我正在使用Python学习nltk。我尝试在各种句子上做pos_tag。但得到的结果并不准确。我如何即兴创作结果？broke=NNflimsy=NNcrap=NN我也得到了很多额外的词被归类为NN。我怎样才能过滤掉这些以获得更好的结果。？ 最佳答案 给出上下文，你就得到了这些结果。举个例子，我在上下文短语“Theybrokeclimsycrap”上使用pos_tag获得了其他结果:importnltktext=nltk.word_tokenize("Theybrokeflimsycrap")nltk.pos_tag(text)[('
我已经编写了一个Python脚本来下载和转换许多图像，使用wget然后通过链式subprocess调用ImageMagick:forimginimages:convert_str='wget-O./img/merchant/download.jpg%s;'%img['url']convert_str+='convert./img/merchant/download.jpg-resize110x110'convert_str+='-backgroundwhite-gravitycenter-extent110x110'convert_str+='./img/thumbnails/%s.j
我正在使用nltk通过首先删除给定的停用词从句子中生成n-gram。但是，nltk.pos_tag()在我的CPU(Inteli7)上非常慢，最多需要0.6秒。输出:['ThefirsttimeIwent,andwascompletelytakenbythelivejazzbandandatmosphere,IorderedtheLobsterCobbSalad.']0.620481014252["It'ssimplythebestmealinNYC."]0.640982151031['YoucannotgowrongattheRedEyeGrill.']0.644664049149代
我希望能够以这种方式一个接一个地获取句子的POS-Tags:def__remove_stop_words(self,tokenized_text,stop_words):sentences_pos=nltk.pos_tag(tokenized_text)filtered_words=[wordfor(word,pos)insentences_posifposnotinstop_wordsandwordnotinstop_words]returnfiltered_words但问题是pos_tag()每个句子大约需要一秒钟的时间。还有另一种选择是使用pos_tag_sents()来分批执行
我知道我一定遗漏了一些简单的东西，但我没有看到。如果我有这样的生成器表达式:>>>serializer=(snforsninxrange(0,sys.maxint))我可以像这样轻松生成单个整数:>>>serializer.next()0>>>serializer.next()1>>>serializer.next()2如果我这样写一个生成器:>>>defser():...forsninxrange(0,100000):...yieldsn这不是布埃诺:>>>ser().next()0>>>ser().next()0>>>ser().next()0？？？我错过了什么？？？
我正在跟踪在一周的特定日期(例如，每月的第一个星期日、每月的第三个星期五)重复发生的事件。我有一个DayOfWeek模型，用于存储事件的星期几。它包含一个方法next_day_of_week返回一个日期对象设置为给定事件实例设置为任何工作日的下一次发生(这有助于确定下一次事件发生的时间)。例如，2011年7月3日星期日:对于DayOfWeek设置为星期日的对象，next_day_of_week将返回7/3/2011。对于DayOfWeek设置为星期一，它将返回7/4/2011。对于DayOfWeek设置为星期六，它将返回7/9/2011。等等。我正在编写单元测试(我的第一个；我有没有提
当您使用f.next()遍历文件时，Python的f.tell无法正常工作:>>>f=open(".bash_profile","r")>>>f.tell()0>>>f.next()"aliasrm='rm-i'\n">>>f.tell()397>>>f.next()"aliascp='cp-i'\n">>>f.tell()397>>>f.next()"aliasmv='mv-i'\n">>>f.tell()397看起来它给了你缓冲区的位置，而不是你刚刚用next()得到的位置。我以前使用过seek/telltrick在使用readline()遍历文件时倒回一行。有没有办法在使用nex
这个C结构的最佳Python习语是什么？while((x=next())!=END){....}我没有能力重新编码next()。更新:答案似乎是:forxiniter(next,END):.... 最佳答案 @MarkHarrison的回答:forxiniter(next_,END):....这是来自Python'sdocumentation的摘录:iter(o[,sentinel])Returnaniteratorobject....(snip)...Ifthesecondargument,sentinel,isgiven,the
Flask-logindoc说我们应该使用next_is_valid()验证下一个，但我找不到任何这样的方法:Warning:YouMUSTvalidatethevalueofthenextparameter.Ifyoudonot,yourapplicationwillbevulnerabletoopenredirects.@app.route('/login',methods=['GET','POST'])deflogin():#Hereweuseaclassofsomekindtorepresentandvalidateour#client-sideformdata.Forexam
最近我接触了NLP，我尝试使用NLTK和TextBlob用于分析文本。我想开发一个分析旅行者评论的应用程序，因此我必须管理大量用不同语言编写的文本。我需要做两个主要操作:词性标注和词形还原。我已经看到，在NLTK中，可以像这样为句子标记化选择正确的语言:tokenizer=nltk.data.load('tokenizers/punkt/PY3/italian.pickle')我还没有找到正确的方法来为不同语言的POS标记和Lemmatizer设置语言。如何为意大利语、法语、西类牙语或德语等非英语文本设置正确的语料库/词典？我还看到可以导入“TreeBank”或“WordNet”模块，
