我正在尝试让NLTK和wordnet在Heroku上运行。我已经完成了herokurunpythonnltk.download()wordnetpipinstall-rrequirements.txt但我收到此错误:Resource'corpora/wordnet'notfound.PleaseusetheNLTKDownloadertoobtaintheresource:>>>nltk.download()Searchedin:-'/app/nltk_data'-'/usr/share/nltk_data'-'/usr/local/share/nltk_data'-'/usr/lib
我正在尝试让NLTK和wordnet在Heroku上运行。我已经完成了herokurunpythonnltk.download()wordnetpipinstall-rrequirements.txt但我收到此错误:Resource'corpora/wordnet'notfound.PleaseusetheNLTKDownloadertoobtaintheresource:>>>nltk.download()Searchedin:-'/app/nltk_data'-'/usr/share/nltk_data'-'/usr/local/share/nltk_data'-'/usr/lib
关闭。这个问题需要更多focused.它目前不接受答案。想要改进这个问题吗？更新问题，使其只关注一个问题editingthispost.关闭3年前。Improvethisquestion我有一些法语文本需要以某种方式处理。为此，我需要:首先，将文本标记为单词然后对这些词进行词形还原以避免多次处理同一个词根据我所知，NLTK中的wordnetlemmatizer仅适用于英语。当我给它“voudrais”等时，我想要一些可以返回“vouloir”的东西。由于撇号，我也无法正确标记。任何指针将不胜感激。:) 最佳答案 我找到的最好的解决方
关闭。这个问题需要更多focused.它目前不接受答案。想要改进这个问题吗？更新问题，使其只关注一个问题editingthispost.关闭3年前。Improvethisquestion我有一些法语文本需要以某种方式处理。为此，我需要:首先，将文本标记为单词然后对这些词进行词形还原以避免多次处理同一个词根据我所知，NLTK中的wordnetlemmatizer仅适用于英语。当我给它“voudrais”等时，我想要一些可以返回“vouloir”的东西。由于撇号，我也无法正确标记。任何指针将不胜感激。:) 最佳答案 我找到的最好的解决方
我正在使用Python中的句子训练NaiveBayesClassifier，它给了我下面的错误。我不明白错误可能是什么，任何帮助都会很好。我尝试了许多其他输入格式，但错误仍然存在。代码如下:fromtext.classifiersimportNaiveBayesClassifierfromtext.blobimportTextBlobtrain=[('Ilovethissandwich.','pos'),('Thisisanamazingplace!','pos'),('Ifeelverygoodaboutthesebeers.','pos'),('Thisismybestwork
我正在使用Python中的句子训练NaiveBayesClassifier，它给了我下面的错误。我不明白错误可能是什么，任何帮助都会很好。我尝试了许多其他输入格式，但错误仍然存在。代码如下:fromtext.classifiersimportNaiveBayesClassifierfromtext.blobimportTextBlobtrain=[('Ilovethissandwich.','pos'),('Thisisanamazingplace!','pos'),('Ifeelverygoodaboutthesebeers.','pos'),('Thisismybestwork
我正在研究关键字提取问题。考虑非常普遍的情况fromsklearn.feature_extraction.textimportTfidfVectorizertfidf=TfidfVectorizer(tokenizer=tokenize,stop_words='english')t="""TwoTravellers,walkinginthenoondaysun,soughttheshadeofawidespreadingtreetorest.Astheylaylookingupamongthepleasantleaves,theysawthatitwasaPlaneTree."Howu
我正在研究关键字提取问题。考虑非常普遍的情况fromsklearn.feature_extraction.textimportTfidfVectorizertfidf=TfidfVectorizer(tokenizer=tokenize,stop_words='english')t="""TwoTravellers,walkinginthenoondaysun,soughttheshadeofawidespreadingtreetorest.Astheylaylookingupamongthepleasantleaves,theysawthatitwasaPlaneTree."Howu
背景:我正在尝试比较成对的单词，以查看在美国英语中哪对单词比另一对单词“更有可能出现”。我的计划是/曾经是使用NLTK中的搭配工具对单词对进行评分，得分较高的对最有可能。方法:我使用NLTK在Python中编写了以下代码(为简洁起见，删除了几个步骤和导入):bgm=nltk.collocations.BigramAssocMeasures()finder=BigramCollocationFinder.from_words(tokens)scored=finder.score_ngrams(bgm.likelihood_ratio)printscored结果:然后，我使用2个单词对检查
背景:我正在尝试比较成对的单词，以查看在美国英语中哪对单词比另一对单词“更有可能出现”。我的计划是/曾经是使用NLTK中的搭配工具对单词对进行评分，得分较高的对最有可能。方法:我使用NLTK在Python中编写了以下代码(为简洁起见，删除了几个步骤和导入):bgm=nltk.collocations.BigramAssocMeasures()finder=BigramCollocationFinder.from_words(tokens)scored=finder.score_ngrams(bgm.likelihood_ratio)printscored结果:然后，我使用2个单词对检查
