我正在尝试使用NLTK和Python学习自然语言处理(英语)。有没有办法在POS标记期间或之后获得动词的不定式形式。例如:是(VBZ)=>是提供(VBN)=>提供using(VBG)=>使用 最佳答案 关闭，您需要在开头添加“to”:>>>fromnltk.stem.wordnetimportWordNetLemmatizer>>>lemmatizer=WordNetLemmatizer()>>>lemmatizer.lemmatize('is','v')'be'>>>lemmatizer.lemmatize('provided',
我知道__new__是一个静态方法，可以从中调用super()创建一个新对象，如下所示:>>>classA:...def__new__(cls):...print('__new__called')...returnsuper().__new__(cls)...>>>a=A()__new__called为什么super调用不能与其他静态方法一起使用？为什么以下会失败？>>>classB:...@staticmethod...deffuncB():...print('funcBcalled')...>>>classC(B):...@staticmethod...deffuncC():...
我试图理解当创建过程可以通过构造函数或通过__new__方法时，应该如何创建Python类的新实例。特别是，我注意到在使用构造函数时，__init__方法将在__new__之后自动调用，而当直接调用__new__时，__init__类不会被自动调用。我可以通过在__new__中嵌入对__init__的调用，在显式调用__new__时强制调用__init__，但是然后__init__将在通过构造函数创建类时最终被调用两次。例如，考虑下面的玩具类，它存储一个内部属性，即一个名为data的list对象:将此视为向量类。classMyClass(object):def__new__(cls,*
什么更好用:ifvarinX:#do_whateverelif(varinY):#do_whatever2或:ifvarinX:#do_whateverifvarinY:#do_whatever2假设var不能同时出现在X和Y中……有什么规则或惯例吗？我应该使用elif吗？或者一个新的如果？还是没关系？？编辑:很好的答案..但是我可以说如果第一个语句(#do_whatever)以return或break结尾吗？最终不会测试其他条件从而浪费系统资源或引起麻烦，可以做任何事情..我想...... 最佳答案 在某些情况下会有所不同。看这个
我正在玩弄EnigmaCatalyst.不幸的是，文档相当有限。所以我正在尝试运行他们的示例“helloworld”类型算法，如下所示:fromcatalystimportrun_algorithmfromcatalyst.apiimportorder,record,symbolimportpandasaspddefinitialize(context):context.asset=symbol('btc_usd')defhandle_data(context,data):order(context.asset,1)record(btc=data.current(context.ass
我正在尝试使用nltk.tag.stanfordmodule用于标记句子(首先像wiki的示例)，但我不断收到以下错误:Traceback(mostrecentcalllast):File"test.py",line28,inprintst.tag(word_tokenize('Whatistheairspeedofanunladenswallow?'))File"/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/nltk/tag/stanford.py",line59,intagreturnself.tag_sents([tokens])[0]File"/
让我开始说这不是重复Whydoes__init__notgetcalledif__new__calledwithnoargs.我试图为__new__和__init__仔细构建一些示例代码，但我找不到任何解释。基本参数:有一个基类叫NotMine，它来自另一个库(我会在最后透露，这里不重要)该类有一个__init__方法，该方法又调用一个_parse方法我需要重写子类中的_parse方法我正在创建的子类在调用之前是未知的我知道有工厂设计方法，但我不能在这里使用它们(更多在最后)我已尝试谨慎使用super以避免出现以下问题Pythonlogging:Whyis__init__calledt
我想将nltk.pos_tag返回的词性(POS)用于sklearn分类器，如何将它们转换为向量并使用它？例如sent="这是POS示例"tok=nltk.tokenize.word_tokenize(已发送)pos=nltk.pos_tag(tok)打印(位置)返回以下内容[('This','DT'),('is','VBZ'),('POS','NNP'),('example','NN')]现在我无法应用任何矢量化器(DictVectorizer，或FeatureHasher，来自scikitlearn的CountVectorizer)在分类器中使用请推荐
注意:使用Python实现享元实现的一部分importweakrefclassCarModel:_models=weakref.WeakValueDictionary()def__new__(cls,model_name,*args,**kwargs):model=cls._models.get(model_name)ifnotmodel:model=super().__new__(cls)cls._models[model_name]=modelreturnmodeldef__init__(self,model_name,air=False):ifnothasattr(self,"i
我正在尝试执行此URL中的代码.但是，我开始收到此错误:des=np.array(des,np.float32).reshape((1,128))ValueError:totalsizeofnewarraymustbeunchanged虽然我没有做任何重大改变。但我会粘贴我所做的:importscipyasspimportnumpyasnpimportcv2#Loadtheimagesimg=cv2.imread("image1.png")#Convertthemtograyscaleimgg=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)#SURFextra
