我有一个名字列表，例如:names=['A','B','C','D']和文档列表，在每个文档中都提到了其中一些名称。document=[['A','B'],['C','B','K'],['A','B','C','D','Z']]我想得到一个输出作为共现矩阵，例如:ABCDA0211B2021C1201D1110在R中有针对此问题的解决方案(Creatingco-occurrencematrix)，但我无法在Python中解决。我正在考虑在Pandas中做这件事，但还没有进展! 最佳答案 另一种选择是使用构造函数csr_matrix(
我有一个用户输入的字符串，我想搜索它并用我的替换字符串替换出现的单词列表。importreprohibitedWords=["MVGame","Kappa","DatSheffy","DansGame","BrainSlug","SwiftRage","Kreygasm","ArsonNoSexy","GingerPower","Poooound","TooSpicy"]#word[1]containstheuserenteredmessagethemessage=str(word[1])#wouldliketoimplementaforeachloopherebutnotsureho
我在布置如何使用Python对文本文件中的某些元素进行计数时遇到了一些困难。我学习Python几个月了，我熟悉以下函数；原始输入打开split伦打印rsplit()到目前为止，这是我的代码:fname="feed.txt"fname=open('feed.txt','r')num_lines=0num_words=0num_chars=0forlineinfeed:lines=line.split('\n')此时我不确定下一步该做什么。我觉得最合乎逻辑的方法是首先计算行数，计算每行中的单词，然后计算每个单词中的字符数。但我遇到的问题之一是试图一次执行所有必要的功能，而不必重新打开文件来
我正在尝试使用编译后的正则表达式从字符串中匹配和删除列表中的所有单词，但我正在努力避免在单词中出现。当前:REMOVE_LIST=["a","an","as","at",...]remove='|'.join(REMOVE_LIST)regex=re.compile(r'('+remove+')',flags=re.IGNORECASE)out=regex.sub("",text)在:“敏捷的棕色狐狸跳过一只Ant”输出:“快速的棕色狐狸跳过了t”预期:“快速的棕色狐狸跳过了”我尝试更改字符串以编译为以下内容但无济于事:regex=re.compile(r'\b('+remove+')
我正在尝试从文本中提取所有包含指定单词的句子。txt="Iliketoeatapple.Metoo.Let'sgobuysomeapples."txt="."+txtre.findall(r"\."+".+"+"apple"+".+"+"\.",txt)但它正在返回我:[".Iliketoeatapple.Metoo.Let'sgobuysomeapples."]代替:[".Iliketoeatapple.,"Let'sgobuysomeapples."]有什么帮助吗？ 最佳答案 不需要正则表达式:>>>txt="Iliketoea
我正在尝试将Unicode字符串拆分为单词(简单化)，如下所示:printre.findall(r'(?u)\w+',"раздватри")我希望看到的是:['раз','два','три']但我真正得到的是:['\xd1','\xd0','\xd0','\xd0','\xd0\xb2\xd0','\xd1','\xd1','\xd0']我做错了什么？编辑:如果我在字符串前面使用u:printre.findall(r'(?u)\w+',u"раздватри")我得到:[u'\u0440\u0430\u0437',u'\u0434\u0432\u0430',u'\u0442\u04
我想从一个包含200个单词的列表中创建一些排列组合——这显然会产生一个问题，因为这会导致可能的排列组合数量多得离谱(一个短语中最多5个单词)。为了有效地限制这个数字，我有一个双管齐下的攻击:将单词通过POS过滤器，以便仅创建语言上合理的短语，并且过滤那些实际ngram的排列——即具有高PMI/可能性得分。这个概念的第二部分让我感到疑惑——我知道NLTK提供了查找ngram的能力，但我看到的每个示例都分析了一个语料库，这是有道理的，因为需要freqdist。但是，是否可以找到单词排列的PMI？是否可以根据自定义语料库中的常见搭配找到我的单词排列的PMI分数？可以手动完成吗？例如，虽然排列
上下文是:我已经有了词簇(实际上是短语)，这些词是由应用于互联网搜索查询的kmeans产生的，并在搜索引擎的结果中使用公共(public)url作为距离(如果我简化了很多)。我想使用语义自动标记集群，换句话说，我想提取围绕一组一起考虑的短语的主要概念。例如-对不起我的例子-如果我有以下一堆查询:['我丈夫袭击了我'，'他被警察逮捕了'，'审判仍在进行'，'我丈夫会因为骚扰我而入狱吗？','免费律师']我的研究涉及家庭暴力，但显然该集群关注的是问题的法律方面，因此标签可以是“合法”等。我是NPL的新手，但我必须明确表示我不想使用POS标记来提取单词(或者至少这不是预期的最终结果，但可能是
我需要将纯文本UTF8文档从R到L语言更改为拉丁语言。不幸的是，它不像字符-字符音译那么容易。例如，R到L语言(ا)中的“a”可以是“a”或“ә”，具体取决于单词组成。在带有g、k、e或hamza的单词中(گ،ك،ە͌ء)我需要将所有a、o、i、u(ا،و،ى،̶)更改为拉丁语ә、ь、i、ü(称为“软”元音)。例如。سالەم变成sәlêm，ء̶变成üy，سوòمون变成sьzmên在没有g、k、e或hamza的单词中(گ،ك،ە͌ء)a、o、i、u变为拉丁字符a、o、i、u(称为“硬”元音)。例如。الما变成了alma，变成了ul，ورتا变成了orta。本质上，g、k、e或ha
我想您可以将其归类为拼字游戏风格的问题，但它的起因是一位friend提到了英国电视问答节目倒计时。节目中的各个回合都会向参赛者展示一组乱七八糟的字母，他们必须想出他们能想到的最长的单词。我friend提到的那个是“RAEPKWAEN”。在相当短的时间内，我用Python编写了一些东西来处理这个问题，使用PyEnchant来处理字典查找，但是我注意到它确实不能很好地扩展。这是我目前拥有的:#!/usr/bin/pythonfromitertoolsimportpermutationsimportenchantfromsysimportargvdeffind_longest(origin)
