我有这个例子，我想知道如何得到这个结果。我有文本并将其标记化，然后像这样收集二元组、三元组和四元组importnltkfromnltkimportword_tokenizefromnltk.utilimportngramstext="HiHowareyou?iamfineandyou"token=nltk.word_tokenize(text)bigrams=ngrams(token,2)二元组:[('嗨','怎么样'),('怎么样','是'),('是','你'),('你','?'),('?','i'),('i','am'),('am','fine'),('fine','and'),(
我正在尝试在无法连接到互联网的SUSELinux机器上运行nltk。我已经成功安装了nltk并且它运行了但是当我提交时>>>tagged=nltk.pos_tag(tokens)我收到这个错误:LookupError:**********************************************************************Resource'tokenizers/punkt/english.pickle'notfound.PleaseusetheNLTKDownloadertoobtaintheresource:我无法使用下载器，因为我无法将盒子连接到互
当我分block文本时，我会在输出中得到很多代码，例如NN、VBD、IN、DT、NNS、RB。是否有记录在某处的列表告诉我这些的含义？我试过谷歌搜索nltkblock代码nltkblock语法nltkblock标记。但我找不到任何解释这些代码含义的文档。 最佳答案 您看到的标签不是分block的结果，而是分block之前发生的POS标记。这是PennTreebank标签集，请参阅https://www.ling.upenn.edu/courses/Fall_2003/ling001/penn_treebank_pos.html>>>
我最近开始使用NLTK工具包来创建一些使用Python的解决方案。我听到很多关于使用斯坦福NLP的社区事件。谁能告诉我NLTK和斯坦福NLP之间的区别？它们是两个不同的库吗？我知道NLTK与斯坦福NLP有一个接口(interface)，但任何人都可以阐明一些基本差异甚至更详细的信息。可以使用Python使用斯坦福NLP吗？ 最佳答案 CananyonetellmewhatisthedifferencebetweenNLTKandStanfordNLP?Arethey2differentlibraries?IknowthatNLTKh
我有使用utf-8编码的文本文件，其中包含“ö”、“ü”等字符。我想解析这些文件中的文本，但无法让标记器正常工作。如果我使用标准的nltk标记器:f=open('C:\Python26\text.txt','r')#text='müslipöökrääk'text=f.read()f.closeitems=text.decode('utf8')a=nltk.word_tokenize(items)输出:[u'\ufeff',u'm',u'\xfc',u'sli',u'p',u'\xf6',u'\xf6',u'k',u'r',u'\xe4',u'\xe4',u'k']Punkt分词器似乎
大量的NLTK文档和示例专门用于词形还原和词干提取，但在规范化等问题上却很少:将所有字母转换为小写或大写删除标点符号将数字转化为文字删除重音符号和其他变音符号扩展缩写删除停用词或“太常见”的词文本规范化(tumor=tumour,it's=itis)请指出我在NLTK中的哪个位置进行挖掘。欢迎任何用于上述目的的NLTK等价物(JAVA或任何其他)。谢谢。UPD。我已经为文本到语音的目的编写了一个文本规范化的Python库https://github.com/soshial/text-normalization.它也可能适合你。 最佳答案
我需要将单词分类为词性。比如动词、名词、副词等等。我用了nltk.word_tokenize()#toidentifywordinasentencenltk.pos_tag()#toidentifythepartsofspeechnltk.ne_chunk()#toidentifyNamedentities.输出是一棵树。比如>>>sentence="IamJhonfromAmerica">>>sent1=nltk.word_tokenize(sentence)>>>sent2=nltk.pos_tag(sent1)>>>sent3=nltk.ne_chunk(sent2,binary
我正在使用NLTK和scikit-learn的CountVectorizer的组合来进行词干提取和标记化。以下是CountVectorizer的简单用法示例:fromsklearn.feature_extraction.textimportCountVectorizervocab=['Theswimmerlikesswimmingsoheswims.']vec=CountVectorizer().fit(vocab)sentence1=vec.transform(['Theswimmerlikesswimming.'])sentence2=vec.transform(['Theswim
我是NLTKPython的新手，我正在寻找一些可以进行词义消歧的示例应用程序。我在搜索结果中有很多算法，但没有示例应用程序。我只是想传一句话，想通过引用wordnet库来了解每个单词的意思。谢谢我在PERL中找到了一个类似的模块。http://marimba.d.umn.edu/allwords/allwords.htmlNLTKPython中是否存在这样的模块？ 最佳答案 最近，pywsd的部分代码已移植到wsd.py模块中的NLTK'的前沿版本中，试试:>>>fromnltk.wsdimportlesk>>>sent='Iwen
我基本上有samequestionasthisguy..exampleintheNLTKbook因为朴素贝叶斯分类器只考虑一个词是否出现在文档中作为一个特征。它不考虑词的频率作为要查看的特征(“词袋”)。Oneoftheanswers似乎暗示这不能用内置的NLTK分类器来完成。是这样吗？如何使用NLTK进行频率/词袋NB分类？ 最佳答案 scikit-learn有animplementationofmultinomialnaiveBayes，这是在这种情况下朴素贝叶斯的正确变体。不过，支持向量机(SVM)可能会更好。正如Ken在评论
