首页 > TAG信息列表 > lemmatization
Python中更快的缩编技术
我试图找到一种使用NLTK Word Net Lemmatizer对列表(命名文本)中的单词进行词法化的更快方法.显然,这是我整个程序中最耗时的步骤(使用cProfiler查找相同的步骤). 以下是我正在尝试优化速度的一段代码- def lemmed(text): l = len(text) i = 0 wnl = WordNetLemmatize如何从Spacy获取更好的引理
“ PM”可以表示“ pm(time)”,也可以表示“总理”. 我想抓住后者.希望“ PM”的引退归还“总理”.如何使用spacy做到这一点？ 返回意外引理的示例： >>> import spacy >>> #nlp = spacy.load('en') >>> nlp = spacy.load('en_core_web_lg') >>> doc = nlp(u'PM means ppython-改进循环-尝试比较2个字典列表
我将尽力使自己更清晰：我有5万条tweet,我想继续进行文本挖掘,并且我想改善自己的代码.数据如下(sample_data). 我有兴趣对我清理和标记化过的单词(它们是twToken键的值)进行词法化 sample_data = [{'twAuthor': 'Jean Lassalle', 'twMedium': 'iPhone',python – 如何在NLTK的Wordnet中检索目标synset的反义词synset？
我已成功通过其他语义关系检索连接到基本synset的同义词集,如下所示： wn.synset('good.a.01').also_sees() Out[63]: [Synset('best.a.01'), Synset('better.a.01'), Synset('favorable.a.01'), Synset('good.a.03'), Synset('obedient.apython – spacy lemmatizer如何工作？
对于词形还原,spacy有一个lists of words：形容词,副词,动词……还有例外列表：adverbs_irreg …对于常规词,有一组rules 我们以“更广泛”这个词为例 因为它是一个形容词,所以词典化的规则应该从这个列表中取出： ADJECTIVE_RULES = [ ["er", ""], ["est", ""], ["er", "e"python – nltk：如何将周围的单词引入上下文？
以下代码打印出leaf： from nltk.stem.wordnet import WordNetLemmatizer lem = WordNetLemmatizer() print(lem.lemmatize('leaves')) 取决于周围环境,这可能是也可能不准确,例如,玛丽离开房间,而露滴从树叶上落下.我怎样才能告诉NLTK将周围环境考虑在内的单词？解决方法:TL; DR 首python – 使用nltk和wordnet对多数名词进行解释
我想用lemmatize from nltk import word_tokenize, sent_tokenize, pos_tag from nltk.stem.wordnet import WordNetLemmatizer from nltk.corpus import wordnet lmtzr = WordNetLemmatizer() POS = pos_tag(text) def get_wordnet_pos(treebank_tag): #maps pos tagpython – 单词列表的词形还原
所以我在文本文件中有一个单词列表.我想对它们进行词形还原以删除具有相同含义但处于不同时态的词.喜欢尝试,试过等.当我这样做时,我不断收到类似TypeError的错误：不可用的类型：’list’ results=[] with open('/Users/xyz/Documents/something5.txt', 'r') as f: fopython – 为什么NLTK库中有不同的Lemmatizers？
>> from nltk.stem import WordNetLemmatizer as lm1 >> from nltk import WordNetLemmatizer as lm2 >> from nltk.stem.wordnet import WordNetLemmatizer as lm3 对我来说,这三个作品都是以同样的方式,但只是为了确认,它们是否提供了不同的东西？最佳答案:不,他们没有什么不同,