nltk.pos_tag()是如何工作的？它是否涉及任何语料库的使用？我找到了一个源代码(nltk.tag-NLTK3.0文档)，上面写着_POS_TAGGER='taggers/maxent_treebank_pos_tagger/english.pickle'.加载_POS_TAGGER给出一个对象:nltk.tag.sequential.ClassifierBasedPOSTagger，似乎没有来自语料库的训练。当我在名词前连续使用几个形容词时，标记是不正确的(例如thequickbrownfox)。我想知道我是否可以通过使用更好的标记方法或以某种方式使用更好的语料库进行训练来改
我正在尝试使用NLTK和Python学习自然语言处理(英语)。有没有办法在POS标记期间或之后获得动词的不定式形式。例如:是(VBZ)=>是提供(VBN)=>提供using(VBG)=>使用 最佳答案 关闭，您需要在开头添加“to”:>>>fromnltk.stem.wordnetimportWordNetLemmatizer>>>lemmatizer=WordNetLemmatizer()>>>lemmatizer.lemmatize('is','v')'be'>>>lemmatizer.lemmatize('provided',
我正在尝试使用nltk.tag.stanfordmodule用于标记句子(首先像wiki的示例)，但我不断收到以下错误:Traceback(mostrecentcalllast):File"test.py",line28,inprintst.tag(word_tokenize('Whatistheairspeedofanunladenswallow?'))File"/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/nltk/tag/stanford.py",line59,intagreturnself.tag_sents([tokens])[0]File"/
我想将nltk.pos_tag返回的词性(POS)用于sklearn分类器，如何将它们转换为向量并使用它？例如sent="这是POS示例"tok=nltk.tokenize.word_tokenize(已发送)pos=nltk.pos_tag(tok)打印(位置)返回以下内容[('This','DT'),('is','VBZ'),('POS','NNP'),('example','NN')]现在我无法应用任何矢量化器(DictVectorizer，或FeatureHasher，来自scikitlearn的CountVectorizer)在分类器中使用请推荐
在设置django-registration模块时，我遇到了一些麻烦。就渲染模板而言，一切正常。在尝试测试注册后，我遇到了这个错误。我在settings.py文件中确实有Django.contrib.humanize。感谢任何帮助 最佳答案 正如文档所说:Toactivatethesefilters,add'django.contrib.humanize'toyourINSTALLED_APPSsetting.所以也许你应该有“django”。不是“Django”。？参见Djangodocsondjango.contrib.huma
报错提示subprocess.CalledProcessError:Command'gittag'returnednon-zeroexitstatus128.解决办法：1、未安装git环境未安装Git：确保您的系统上已安装Git。您可以在命令行终端中运行 git--version 命令来检查是否已正确安装Git，并确保它可以在您的环境中正常工作。condainstallgit2、git配置问题Git配置问题：如果Git已正确安装，但仍然出现该错误，可能是由于Git配置的问题。请确保您已正确配置Git，包括设置用户名称和电子邮件地址。您可以使用以下命令进行配置：gitconfig--global
我正在使用NLTK对网络请求中的数百条推文进行POS标记。如您所知，Django为每个请求实例化一个请求处理程序。我注意到这一点:对于一个请求(约200条推文)，第一条推文需要约18秒来标记，而所有后续推文需要约120毫秒来标记。我可以做些什么来加快这个过程？我可以执行“预热请求”以便为每个请求加载模块数据吗？classMyRequestHandler(BaseHandler):defread(self,request):#thisrunsforaGETrequest#...inaloop:tokens=nltk.word_tokenize(tweet)tagged=nltk.pos_
我正在使用NLTK对网络请求中的数百条推文进行POS标记。如您所知，Django为每个请求实例化一个请求处理程序。我注意到这一点:对于一个请求(约200条推文)，第一条推文需要约18秒来标记，而所有后续推文需要约120毫秒来标记。我可以做些什么来加快这个过程？我可以执行“预热请求”以便为每个请求加载模块数据吗？classMyRequestHandler(BaseHandler):defread(self,request):#thisrunsforaGETrequest#...inaloop:tokens=nltk.word_tokenize(tweet)tagged=nltk.pos_
我想用Sphinx记录Python对象属性。我明白我应该使用:ivarvarname:description:ivartypevarname:description但是我看到了一个奇怪的行为，即Sphinx在我的项目中搜索变量名称并尝试创建符号链接(symboliclink)。例如。这段代码:classA(object):""":ivarx:somedescription"""def__init__(self,x):self.x=xclassB(object):defx(self):return1classC(object):defx(self):return2会导致这个错误:modu
我想用Sphinx记录Python对象属性。我明白我应该使用:ivarvarname:description:ivartypevarname:description但是我看到了一个奇怪的行为，即Sphinx在我的项目中搜索变量名称并尝试创建符号链接(symboliclink)。例如。这段代码:classA(object):""":ivarx:somedescription"""def__init__(self,x):self.x=xclassB(object):defx(self):return1classC(object):defx(self):return2会导致这个错误:modu
