我尝试安装opencv-contrib-python，但无法让它在docker上运行。它说找不到满足opencv-contrib-python要求的版本我试过了，pipinstallopencv-contrib-python-headless然后，我累了https://github.com/cassiobotaro/docker-opencv-contrib/blob/master/Dockerfile我也试过了，FROMpython:3.5-alpineCOPY./appWORKDIR/appRUNapkadd--no-cacheca-certificatesRUNapkadd--n
我正在尝试使用NLTK在Python上创建一个默认标签，但我继续收到错误。由爱沙尼亚语中的单词组成的语料库，其重点是标记每个单词的语音一部分。我的代码：fromnltk.corpus.readerimportTaggedCorpusReadermypath="/Users/mmo/Downloads/"EC=TaggedCorpusReader(mypath,"estonianSmall_copy.txt",encoding="latin-1")sents=EC.tagged_sents()fromnltkimportDefaultTaggerfromnltk.probabilityimpor
我一直在尝试使NLTK(自然语言工具包)在GoogleAppEngine上运行。我遵循的步骤是:下载安装程序并运行它(一个.dmg文件，因为我使用的是Mac)。从pythonsite-packages目录中复制nltk文件夹并将其作为子文件夹放置在我的项目文件夹中。在包含nltk子文件夹的文件夹中创建一个python模块并添加以下行:fromnltk.tokenizeimport*不幸的是，在启动它后，我收到了这个错误(请注意，这个错误在NLTK中很深，我在我的系统安装python时看到它，而不是在GAE项目的子文件夹中的那个)::NomodulenamednltkTraceback(
我一直在尝试使NLTK(自然语言工具包)在GoogleAppEngine上运行。我遵循的步骤是:下载安装程序并运行它(一个.dmg文件，因为我使用的是Mac)。从pythonsite-packages目录中复制nltk文件夹并将其作为子文件夹放置在我的项目文件夹中。在包含nltk子文件夹的文件夹中创建一个python模块并添加以下行:fromnltk.tokenizeimport*不幸的是，在启动它后，我收到了这个错误(请注意，这个错误在NLTK中很深，我在我的系统安装python时看到它，而不是在GAE项目的子文件夹中的那个)::NomodulenamednltkTraceback(
我正在使用VaderSentimentAnalyzer来获取极性分数。我之前使用了正/负/中性的概率分数，但我刚刚意识到“复合”分数，范围从-1(最负)到1(最正)将提供一个单一的极性度量。我想知道“复合”分数是如何计算的。是从[pos,neu,neg]向量计算的吗？ 最佳答案 VADER算法将情绪分数输出到4类情绪https://github.com/nltk/nltk/blob/develop/nltk/sentiment/vader.py#L441:否定:否定neu:中性pos:正面compound:复合(即总分)让我们看一下
我正在使用VaderSentimentAnalyzer来获取极性分数。我之前使用了正/负/中性的概率分数，但我刚刚意识到“复合”分数，范围从-1(最负)到1(最正)将提供一个单一的极性度量。我想知道“复合”分数是如何计算的。是从[pos,neu,neg]向量计算的吗？ 最佳答案 VADER算法将情绪分数输出到4类情绪https://github.com/nltk/nltk/blob/develop/nltk/sentiment/vader.py#L441:否定:否定neu:中性pos:正面compound:复合(即总分)让我们看一下
我有多个文本，我想根据它们对不同词性(如名词和动词)的使用来创建它们的配置文件。基本上，我需要计算每个词性使用了多少次。我已标记文本，但不知道如何进一步:tokens=nltk.word_tokenize(text.lower())text=nltk.Text(tokens)tags=nltk.pos_tag(text)如何将每个词性的计数保存到变量中？ 最佳答案 pos_tag方法会返回一个(token,tag)对的列表:tagged=[('the','DT'),('dog','NN'),('sees','VB'),('the',
我有多个文本，我想根据它们对不同词性(如名词和动词)的使用来创建它们的配置文件。基本上，我需要计算每个词性使用了多少次。我已标记文本，但不知道如何进一步:tokens=nltk.word_tokenize(text.lower())text=nltk.Text(tokens)tags=nltk.pos_tag(text)如何将每个词性的计数保存到变量中？ 最佳答案 pos_tag方法会返回一个(token,tag)对的列表:tagged=[('the','DT'),('dog','NN'),('sees','VB'),('the',
这是一个Python和NLTK新手问题。我想找出同时出现10次以上且PMI最高的二元组的频率。为此，我正在使用此代码defget_list_phrases(text):tweet_phrases=[]fortweetintext:tweet_words=tweet.split()tweet_phrases.extend(tweet_words)bigram_measures=nltk.collocations.BigramAssocMeasures()finder=BigramCollocationFinder.from_words(tweet_phrases,window_size=
这是一个Python和NLTK新手问题。我想找出同时出现10次以上且PMI最高的二元组的频率。为此，我正在使用此代码defget_list_phrases(text):tweet_phrases=[]fortweetintext:tweet_words=tweet.split()tweet_phrases.extend(tweet_words)bigram_measures=nltk.collocations.BigramAssocMeasures()finder=BigramCollocationFinder.from_words(tweet_phrases,window_size=
