我正在按照类作业的说明进行操作，并且我应该在文本文件中查找最常用的200个单词。这是代码的最后一部分:fdist1=FreqDist(NSmyText)vocab=fdist1.keys()vocab[:200]但是当我在vocab200行之后按enter时，它会返回:Traceback(mostrecentcalllast):File"",line1,inTypeError:'dict_keys'objectisnotsubscriptable有关如何解决此问题以便正确返回答案的任何建议？ 最佳答案 看起来您使用的是Python3
我正在按照类作业的说明进行操作，并且我应该在文本文件中查找最常用的200个单词。这是代码的最后一部分:fdist1=FreqDist(NSmyText)vocab=fdist1.keys()vocab[:200]但是当我在vocab200行之后按enter时，它会返回:Traceback(mostrecentcalllast):File"",line1,inTypeError:'dict_keys'objectisnotsubscriptable有关如何解决此问题以便正确返回答案的任何建议？ 最佳答案 看起来您使用的是Python3
我正在尝试将整个段落输入到我的文字处理器中，以先拆分成句子，然后再拆分成单词。我尝试了以下代码，但它不起作用，#textistheparagraphinputsent_text=sent_tokenize(text)tokenized_text=word_tokenize(sent_text.split)tagged=nltk.pos_tag(tokenized_text)print(tagged)但是这不起作用并给我错误。那么我如何将段落标记为句子然后单词呢？示例段落:这东西似乎压倒了这只黑褐色的小狗，让他吃惊，伤到了他的心。他绝望地倒在child的脚下。当他重复这一击时，伴随着幼稚
我正在尝试将整个段落输入到我的文字处理器中，以先拆分成句子，然后再拆分成单词。我尝试了以下代码，但它不起作用，#textistheparagraphinputsent_text=sent_tokenize(text)tokenized_text=word_tokenize(sent_text.split)tagged=nltk.pos_tag(tokenized_text)print(tagged)但是这不起作用并给我错误。那么我如何将段落标记为句子然后单词呢？示例段落:这东西似乎压倒了这只黑褐色的小狗，让他吃惊，伤到了他的心。他绝望地倒在child的脚下。当他重复这一击时，伴随着幼稚
使用NLTK和WordNet，如何将简单时态动词转换成现在、过去或过去分词形式？例如:我想写一个函数，它会给我如下预期形式的动词。v='go'present=present_tense(v)printpresent#prints"going"past=past_tense(v)printpast#prints"went" 最佳答案 在NLTK的帮助下，这也可以完成。它可以给出动词的基本形式。但不是确切的时态，但它仍然很有用。试试下面的代码。fromnltk.stem.wordnetimportWordNetLemmatizerwor
使用NLTK和WordNet，如何将简单时态动词转换成现在、过去或过去分词形式？例如:我想写一个函数，它会给我如下预期形式的动词。v='go'present=present_tense(v)printpresent#prints"going"past=past_tense(v)printpast#prints"went" 最佳答案 在NLTK的帮助下，这也可以完成。它可以给出动词的基本形式。但不是确切的时态，但它仍然很有用。试试下面的代码。fromnltk.stem.wordnetimportWordNetLemmatizerwor
一些背景我是佛罗里达州新学院的文学系学生，目前正在从事一个过于雄心勃勃的创意项目。该项目面向诗歌的算法生成.它是用Python编写的。我的Python知识和自然语言处理知识仅来自通过互联网自学。我已经使用这些东西大约一年了，所以我并不无助，但在不同的时候我在这个项目中前进时遇到了麻烦。目前，我正在进入开发的最后阶段，并遇到了一些障碍。我需要实现某种形式的语法规范化，以便输出不会以未共轭/屈折的穴居人话的形式出现。大约一个月前，SOgavemesomeadviceonhowImightsolvethisissue上的一些友好人士通过使用ngram语言建模器，基本上-但我正在寻找其他解决方
一些背景我是佛罗里达州新学院的文学系学生，目前正在从事一个过于雄心勃勃的创意项目。该项目面向诗歌的算法生成.它是用Python编写的。我的Python知识和自然语言处理知识仅来自通过互联网自学。我已经使用这些东西大约一年了，所以我并不无助，但在不同的时候我在这个项目中前进时遇到了麻烦。目前，我正在进入开发的最后阶段，并遇到了一些障碍。我需要实现某种形式的语法规范化，以便输出不会以未共轭/屈折的穴居人话的形式出现。大约一个月前，SOgavemesomeadviceonhowImightsolvethisissue上的一些友好人士通过使用ngram语言建模器，基本上-但我正在寻找其他解决方
我是一名文学研究生，我一直在阅读O'Reilly的自然语言处理书籍(nltk.org/book)。它看起来非常有用。我已经玩过第1章中的所有示例文本和示例任务，比如索引。我现在知道白鲸用了多少次“鲸鱼”这个词。问题是，我无法弄清楚如何对我自己的一篇文章进行这些计算。我找到了有关如何创建自己的语料库的信息(O'Reilly书的第2章)，但我不认为这正是我想要做的。也就是说，我希望能够做到importnltktext1.concordance('yellow')并获取在我的文本中使用“黄色”一词的地方。目前我可以用示例文本做到这一点，但不是我自己的。我对python和编程非常陌生，所以这些
我是一名文学研究生，我一直在阅读O'Reilly的自然语言处理书籍(nltk.org/book)。它看起来非常有用。我已经玩过第1章中的所有示例文本和示例任务，比如索引。我现在知道白鲸用了多少次“鲸鱼”这个词。问题是，我无法弄清楚如何对我自己的一篇文章进行这些计算。我找到了有关如何创建自己的语料库的信息(O'Reilly书的第2章)，但我不认为这正是我想要做的。也就是说，我希望能够做到importnltktext1.concordance('yellow')并获取在我的文本中使用“黄色”一词的地方。目前我可以用示例文本做到这一点，但不是我自己的。我对python和编程非常陌生，所以这些
