我正在寻找一个简单的词性库或代码,我可以下载.我的标准是它必须易于使用并且可以免费.你知道这样的图书馆吗？解决方法:在PHP中有一个Brill标记器的实现：HowtoimplimentaPart-of-Speech(POS)tagger和http://phpir.com/part-of-speech-tagging如果你是Google的“PHPPOStagg

JohnEdwardGreystartedrunningnowthatheknowsheisfatShewaslisteningtosmackthatbythatawfulsinger我想从一个句子中提取有趣的术语.我目前使用POS标记来识别每个实体的语法类型.然后我将每个标记更新为一个计数器(名词,动词和形容词的权重不同).我现在

我正在构建一个大约有10,000条记录的MySQL数据库.每条记录都包含一个文本文档(大多数情况下是几页文本).我想在整个数据库中进行各种n-gram计数.我已经用Python编写了算法,这将是我想要的包含大量文本文件的目录,但要做到这一点,我需要从数据库中提取10,000个文本文件–这将产生

我正在使用BeautifulSoup构建一个与HTML中的元数据一起收集的文本语料库.如果我可以从Python中调用Mallet并让它从Python字符串中模拟主题,而不是从目录中的文本文件中进行建模,那将会非常有用.这样我就可以将Mallet定位的n个关键字放入每个文件中.我收到一条消息,说我跑的时候已

给定一个包含css链接,图像链接等的标准html文件,如何才能提取有意义的文本？有意义的是指与页面相关的文本.所以在StackOverflow的情况下,问答文本.对于新闻网站来说,这将是故事的主体.一种算法可能用于确定什么是句子：搜索在开头和结尾处包含大写字母的单词序列(粗略但只是开始的东

Whywedothis将获取的数据统一格式，得到规范化和结构化得数据字符串操作#创建字符串列表和字符串对象namesList=['Tuffy','Ali','Nysha','Tim']sentence='Mydogsleepsonsofa'#join的功能names=';'.join(namesList)#以';'为

我正在使用Spacy,它是一个Python自然语言处理库,将原始文本解析为这种更复杂的面向对象格式,更具体地说是依赖树.上面的操作需要一段时间才能执行：我需要加载一个非常昂贵的模型,然后解析大量的文本.我宁愿在后续执行中节省一些时间,以便在完成初始解析后更快地迭代处理数据.如何

是否有任何python模块(可能在nltkpython中)删除互联网俚语/聊天俚语,如“lol”,“brb”等.如果没有,有人能为我提供一个包含如此庞大的俚语列表的CSV文件吗？网站http://www.netlingo.com/acronyms.php给出了首字母缩写词的列表,但我无法找到任何CSV文件在我的程序中使用它们.解决

是否有可能python库NLTK建议/创建单词组的同义词？例如;对于单词/组“主菜”,我可以使用NLTK获取同义词“主菜”,“主菜”,“晚餐”等吗？这是我的代码,适用于单个单词同义词,但不适用于多字：fromnltk.corpusimportwordnetaswnprintwn.synset("eat.v.01").lemma_names#prin

我在50000个文档的语料库中使用GENSIM以及大约4000个特征的字典.我也有一个LSI模型已经准备好了.现在,我想为每个添加的文档找到最高匹配功能.为了找到特定文档中的最佳功能,我正在为所有文档的每个功能运行gensim的相似性模块.这为我们稍后要使用的每个功能提供了分数.但是你可以

有谁知道如何将英文形容词转换为各自的副词？Python是理想的,但实际上任何程序化方法都会很棒.我试过pattern.en,nltkwordnet和spacy无济于事.将副词转换为根形容词形式是没有问题的.我正在使用SO解决方案here.我想要的是走另一条路.从形容词到副词.Hereisnltkwordnetcode

我知道Treebank语料库已被标记,但与布朗语料库不同,我无法弄清楚如何获取标签词典.例如,>>>fromnltk.corpusimportbrown>>>wordcounts=nltk.ConditionalFreqDist(brown.tagged_words())这不适用于Treebank语料库？解决方法:快速解决方案>>>fromnltk.corpusimporttr

自然语言处理朴素贝叶斯贝叶斯定理朴素贝叶斯分类SVMSVM介绍线性分类器SVM的文本分类过程LDA主题模型LDA基础LSA和PLSA朴素贝叶斯贝叶斯定理贝叶斯定理用来描述两个条件概率之间的关系，比如P(A|B)和P(B|A)。按照乘法法则，可以立刻导出：P(A∩B)=P(A)*P(B|A)=P(B)*P(A|B)

关于这个项目的一点背景.我有带有标识符和文本的副本,例如{name：“sports-football”,text：“与足球运动相关的内容”}.我需要在这个语料库中找到给定文本输入的正确匹配.但是,我能够在某种程度上使用Gensim.与LDA和LSI模型的相似性.如何使用新文档更新Genism.SimilarityIndex.这

我试图从句子中提取名词短语.我正在使用opennlplibrari“en-parser-chunking.bin”.代码示例：ArrayList<opennlp.tools.parser.Parse>nounPhrases=newArrayList<>();searchmethod("whatisthenicknameoftheBritishflag?");for(intt=0;t<50;t++){

github链接：https://github.com/gaussicext-classification-cnn-rnn 数据集数据集下载链接:https://pan.baidu.com/s/1oLZZF4AHT5X_bzNl2aF2aQ提取码:5sea下载压缩文件cnews.zip完成后，选择解压到cnewscnew文件夹中有4个文件：1.训练集文件cnews.train.txt2.测试集文件