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我正在尝试找出如何从文本中提取特定单词的搭配。例如:在整个文本语料库中，哪些单词与单词"hobbit“具有统计意义的搭配？我期望得到一个类似于单词列表(搭配)或元组(我的单词+其搭配)的结果。我知道如何使用nltk制作二元和三元语法，也知道如何只选择包含我感兴趣<e
浏览 10提问于2017-08-17得票数 1
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我试图从语料库中提取搭配，然后使用它们的出现作为科学学习分类器的特征。不幸的是，我对nltk不太熟悉，我也不认为有一种简单的方法可以做到这一点。我走了这么远：
对于每个文档，提取所有的bigram(使用nltk.bigrams)并检查它们是否是一种搭配。此外，它还存在这样的</e
浏览 0提问于2012-09-11得票数 1
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我想为法语创建一个很大的gensim字典，尝试在主题检测、文本之间的相似性和其他类似的事情上获得更好的结果。因此，我计划使用维基百科转储，并按以下方式处理：
在文章上训练短语模型以检测搭配。向字典提供新的语料库</em
浏览 0提问于2019-01-23得票数 1
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我需要验证一种处理从bigram_measures返回的bigram停止词的总体方法，比如PMI。为什么要处理这些停止语？嗯，他们是噪音，不增加任何额外的价值超过某个点。我记得你的语料库的大小也会影响bigram_measures结果的质量。
根据本文()中公认的答案，在语料库上使用PMI或其他bigram_measures后，似乎可以删除停止词。“想象一下，如果过滤搭配只是简单地删除了它们，那么就
浏览 7提问于2017-12-07得票数 4
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我将我的数据设置为模型。挂起的是将列表转换为密集向量，因为我的RDD中有一些字母数字值。在尝试运行示例代码时收到的错误是将字符串转换为浮动。我理解这个错误，了解我所知道的关于密集向量和浮点的情况，但是必须有一种方法将这些字符串值加载到LDA模型中，因为这是一个主题模型。我应该在开头说我是Python和Spark的新手，所以如果我误解了什么东西，我很抱歉。我将在下面添加我的代码。提前谢谢你！Vectors.dense([float(x)
浏览 0提问于2017-08-11得票数 0
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我已经连续两天试图寻找替代方案，但找不到任何相关的东西。我基本上是在尝试获得合成句子的概率分数(通过替换从语料库中挑选的原始句子中的一些单词来合成)。
我尝试了搭配，但我得到的分数并不是很有帮助。所以我试着使用语言模型的概念，结果发现看似有用的模块' model‘已经因为一些bug从NLTK中删除了。如果有人能让我知道用python实现ngram模型<e
浏览 1提问于2014-10-19得票数 12
我正在寻找算法，可以告诉我文本的语言(例如，你好-英语，Bonjour -法语，Servicio -西班牙语)，并纠正英文单词的打字错误。我已经探索了谷歌的TextBlob，它是非常相关的，但它得到了“太多的请求”的错误，只要我的代码开始执行。我也开始探索Polyglot，但我在Windows上下载这个库时遇到了很多问题。TextBlob的代码from tkinter im
浏览 37提问于2019-11-18得票数 1
我正在尝试使用Gensim短语函数将经常显示的bigram包含到一组unigram标记中，但在这里，我陷入了最后一个阶段。我得到的输出结果如下所示(有)，所有的标记都被进一步分解成字符级别，一些字符被配对(例如y_o)。(1)从格式的“col1”原始字符串中删除停止字，并将输出保存在“col2”中。
(2)然后，使用Gensim短语生成二进制图，并将输出保存在“col3”中。(3)将“col2”和“col3”的输出一起添加到“col4”中，
浏览 8提问于2022-08-01得票数 0
我得到的输出是：怎样才能最好地将措辞安排成恰当的英语句子：Hello how are you ?我对整个自然语言处理是陌生的，所以我不熟悉许多术语。我能想到的唯一办法就是--用语句来确定：adverb - verb - noun，然后根据这些语句重新排列它们？注意:让我们假设我正在尝试形成适当的问题，所以忽略确定它是一个问题还是一个陈述。
浏览 1提问于2015-05-24得票数 2
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我可以使用什么NLP (自然语言处理)度量文本或文本集合中不同单词的重要性和中心性？
例如:假设我有两个包含司法意见的语料库。语料库A包含法院裁定制造商对疏忽制造产品负责的意见。语料库B包含具有相似事实但得出不同结果的观点。有什么方法可以让我说，某些术语对语料库A中的案例比语料库B中的案例更“重要”或“核心”？我尝试过的：-原始
浏览 2提问于2019-02-11得票数 2
比方说，我有一个250个单词的列表，它可能是由独特的词条组成的，或者是所有语法形式的单词，或者是特定语法形式的各种单词(例如，过去时中的所有词)。我还有一个文本语料库，可以方便地分成一个数据库，每个部分大概有150个单词(也许我想在将来动态地确定这些部分，但我现在就把它留在这里)。我的问题是:从语料库中提取包含
浏览 2提问于2013-04-01得票数 2
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目前，我已经确定了给定场景中的实体，并尝试使用邻域分析技术对输入实体和输出实体进行分类。这种方法不太准确，因为提供场景的方式可能会不时改变。
有一个门，窗口和安全。有人能建议我使用python来识别哪些是输入实体，哪些是输出实体的正确逻辑吗？
浏览 0提问于2019-02-05得票数 0
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我有理由这样做:在一种情况下，我不想在删除停止词之前进行标记，因为这会导致许多无用的bigram，而在另一种情况下，我必须用特定语言的过程预处理文本。例如，注意ie2010语料库中的"\n“texts(text.corpus)[1] # Use texts() to extrapolateIt is of e
关于为什么一个人可能更喜欢预处理的原因的进一步说明。我现在的
浏览 2提问于2016-08-13得票数 3
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文本中的行话提取
、、
我有一个大的文本语料库(一个公司的文档)，我想提取特定于该领域/业务的术语。我可以用TF或TF-以色列国防军来做这件事，并且用单词的频率来指导自己，这并不总是可靠的。我还想用维基百科的文章来训练一个模型，然后把它应用到我的文档文本中。
是否有任何方法识别与某一特定领域相关的单词？
浏览 0提问于2021-07-26得票数 0
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我正在尝试提取给定边界矩形内的pdf的文本。我知道有一些工具可以抓取pdf，比如pdfminer、pypdf和pdftotext。我已经尝试了所有3种方法，到目前为止，我只获得了pdftotext从给定边界框中提取文本的代码。我想立即使用该文本，这意味着我不想打开一个文本文件来检索边界框中的任何单词，因为我将对10,000+文档执行此操作，打开那么多文件可能会很痛苦。我基本上是<e
浏览 29提问于2019-04-09得票数 3
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然后，Seq2Seq翻译系统的工作是学习从英字向量构建英句表示，学习从法语单词向量构建法语句子表示，并通过编解码器的链接，在相同的空间中学习这两个句子表示。经过训练模型，并使用模型编码一些英语句子(例如，“这不是管道”)，在联合表示空间中嵌入的句子对单词'this‘、' is’、' not‘、'a’、‘管道’等以及它们出现的顺序有一定的了解。在每一步中，它从解
浏览 6提问于2020-01-24得票数 0
我有一个由26个纯文本文件组成的语料库，每个文件大小在12 - 148kb之间，总大小为1.2Mb。我在Windows7笔记本电脑上使用R。我做了所有常规的清理工作(停用词、自定义停用词、小写字母、数字)，并且想做词干补全。我使用原始语料库作为字典，如示例所示。我尝试了几个简单的向量，以确保它能工作(大约5项)，它做到了，而且非常快。有没有其他关于如何检查进度的想法-不幸的是，这是一个不稳定的语料库？关于应该花多长时
浏览 1提问于2013-06-07得票数 6
)输出: Word2Vec(vocab=58，size=20，alpha=0.025) 58 (31752，20)输出：这是什么原因造成的？我用来从列表中派生出删除重复项的完整代码如下：for r in range(0,len(df)): for word in nltk.
浏览 33提问于2020-02-15得票数 1
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如何在文本中找到搭配？搭配是一系列经常出现在一起的单词。python内置了返回单词对的函数二元语法。'said', 'than', 'done'])
[('more', 'is'), ('is', 'said'), ('said', 'than'), ('than&
浏览 7提问于2010-11-09得票数 5
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我正在使用朴素贝叶斯和支持向量机进行文本分类。我的数据集是从提取的有关COVID的常见问题中提取的。我得到了以下错误：
AttributeError跟踪(最近一次调用)在6，7#步骤-b:将所有文本
浏览 8提问于2021-11-19得票数 0
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