我正在输出一些documentation使用Sphinx作为PDF.一切都很好，除了当输出python源代码时，单引号(unicodeU+0027)输出为右单引号(U+2019)，看起来很尴尬。Here是相关字形的图像，here是我生成的PDF。有人知道如何纠正这个问题吗？ 最佳答案 将此添加到您的sphinxconf.py(如果已设置，则附加到latex_preamble):latex_preamble="""\usepackage{upquote}""" 关于python-狮身人面像
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
我在不同情况下遇到过几次这个问题，但我的设置如下:我有两个Django模型文件。一个包含用户模型和优惠券代码，用户可以使用它们来注册类(class)。这些都在account/models.py文件中。Course和相关的多对多字段位于不同的模型文件course/models.py中。我通常在我的代码中将它们分别称为amod和cmod。在course/models.py中我有一个导入语句:fromaccountimportmodelsasamodclassCourse(ExtendedModel):stuff=stuff我需要为此处未显示的类(class)和用户之间的多对多模型/表导入a
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，
在您希望对存储在pandas数据框中的一列文本进行POS标记的情况下，每行1个句子，SO上的大多数实现都使用apply方法dfData['POSTags']=dfData['SourceText'].apply(lamdarow:[pos_tag(word_tokenize(row)foriteminrow])NLTK文档recommendsusingthepos_tag_sents()用于有效标记多个句子。这是否适用于此示例？如果适用，代码是否会像将pso_tag更改为pos_tag_sents一样简单，或者NLTK是否表示段落的文本源如评论中所述，pos_tag_sents()旨在
我是spaCy的新手。我添加了这篇文章作为文档，并使它对像我这样的新手来说很简单。importspacynlp=spacy.load('en')doc=nlp(u'KEEPCALMbecauseTOGETHERWeRock!')forwordindoc:print(word.text,word.lemma,word.lemma_,word.tag,word.tag_,word.pos,word.pos_)print(word.orth_)我想了解orth、lemma、tag和pos的含义？此代码还打印出值print(word)与print(word.orth_)之间的区别
我一直在阅读描述类继承、抽象基类甚至Python接口(interface)的文档。但没有什么是我想要的。即，一种构建虚拟类的简单方法。当调用虚拟类时，我希望它根据给定的参数实例化一些更具体的类，并将其交还给调用函数。现在我有了一个将对虚拟类的调用重新路由到底层类的总结方法。思路如下:classShape:def__init__(self,description):ifdescription=="It'sflat":self.underlying_class=Line(description)elifdescription=="It'sspiky":self.underlying_cla
我正在尝试使用Python创建一个线性网络图(最好使用matplotlib和networkx虽然会对bokeh感兴趣)在概念上与下面的相似。如何使用networkx在Python中高效地构建此图表(pos？)？我想将其用于更复杂的示例所以我觉得对这个简单示例的位置进行硬编码不会有用:(。networkx有解决方案吗？pos(dictionary,optional)–Adictionarywithnodesaskeysandpositionsasvalues.Ifnotspecifiedaspringlayoutpositioningwillbecomputed.Seenetworkx.
