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我正在尝试实现这个描述以及我所做的 我生成了形状的 uni gram bi gram tri gram 15 512 使用填充 然后对于每个单词 我连接三个特征向量 3 512 然后我向他们申请 Globalmaxpooling1D 我不知
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我想用双引号替换字符串中的所有单引号 但出现的情况除外 例如 n t ll m 等 input the stackoverflow don t said hey what output the stackoverflow don t sai
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这个问题在这里已经有答案了 这可能会复制这个 stackoverflowquestion https stackoverflow com questions 23429117 saving nltk drawn parse tree to
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我只是想进行非常简单的无监督 HMM 训练nltk http www nltk org 考虑 import nltk trainer nltk tag hmm HiddenMarkovModelTrainer from nltk corpu
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如何使用 R 将复数名词转换为单数名词 我使用 tagPOS 函数来标记每个文本 然后提取所有标记为 NNS 的复数名词 但是如果我想将这些复数名词转换为单数该怎么办 library openNLP library tm acq o lt
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我正在运行一个斯坦福核心自然语言处理 http stanfordnlp github io CoreNLP server java mx4g cp edu stanford nlp pipeline StanfordCoreNLPServe
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我正在尝试实现 word2vec 模型并收到属性错误 AttributeError 类型对象 Word2Vec 没有属性 load word2vec format 下面是代码 wv Word2Vec load word2vec format
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我正在尝试在句子中进行主题提取 以便我能够根据主题获得情感 我在用nltk在 python2 7 中用于此目的 以下面的句子为例 Donald Trump is the worst president of USA but Hillary
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我编写了一个程序来计算语料库中 NGram 的频率 我已经有一个函数 它消耗一串令牌并生成一个订单的 NGram ngram Monad m gt Int gt Conduit t m t trigrams ngram 3 countFre
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我已经实施了MultiAttention head in Transformers 周围有太多的实现 所以很混乱 有人可以验证我的实施是否正确 DotProductAttention 引用自 https www tensorflow org
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我一直在尝试使用动词时态和情绪为 spacy 匹配器创建一个特定的模式 我发现了如何使用 model vocab morphology tag map token tag 访问使用 spacy 解析的单词的形态特征 当动词处于虚拟语气模式
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刚刚开始使用 Lucene Net 我使用标准分析器索引了 100 000 行 运行了一些测试查询 并注意到如果原始术语是单数 则复数查询不会返回结果 我知道雪球分析器增加了词干支持 这听起来不错 不过 我想知道 超过标准的雪球锣是否有任何
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我正在使用 NLTK 来查找单词的一致性 但我不知道如何获取所有结果并将它们放入list or set 例如 text concordance word 仅打印前 25 个结果 TL DR text concordance lines 10
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我用 nltk 对文本进行标记 只是将句子输入到 wordpunct tokenizer 中 这会拆分缩写 例如 don t 到 don t 但我想将它们保留为一个单词 我正在改进我的方法 以实现更精确的文本标记化 因此我需要更深入地研究
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我正在尝试使用以下方法训练 NER 模型spaCy识别位置 人 名和组织 我试图理解如何spaCy识别文本中的实体 但我无法找到答案 从这个问题 https github com explosion spaCy issues 491在 Gi
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我想知道在哪里可以找到 NLTK 停用词支持的语言 及其键 的完整列表 我找到一个列表https pypi org project stop words https pypi org project stop words 但它不包含每个国家
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我有一个带有英文文本和标点符号的阿拉伯字符串 我需要过滤阿拉伯文本 我尝试使用 sting 删除标点符号和英语单词 但是 我失去了阿拉伯语单词之间的空格 我哪里错了 import string exclude set string punc
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我想解决分词问题 从没有空格的长字符串中解析单词 例如我们想要从中提取单词somelongword to some long word 我们可以通过字典的动态方法来实现这一点 但我们遇到的另一个问题是解析歧义 IE orcore gt or
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我是自然语言处理的新手 对所使用的术语感到困惑 什么是代币化 POS 标签 实体识别 标记化只是将文本分割成可以有意义的部分或为这些部分赋予含义 以及含义 当我确定某物是名词 动词或形容词时 它的名字是什么 如果我想分为日期 姓名 货币呢