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回答
如何
使用
Python
提取
当前
句子
和
特定
单词
周围
的
句子
?
、
、
有没有办法获得
句子
中任何选定
单词
周围
的
句子
。假设我们
的
目标是在下面的例子中获得包含
单词
" champion“的
当前
句子
,以及它
周围
的
前一个
和
下一个
句子
,而不管它们
的
位置、标签或
单词
champion重复了多少次。在上面的例子中,第2句
和
第6句中重复出现了“冠军”这个词,因此我们希望发送1、2、3、5、6
浏览 10
提问于2021-07-16
得票数 0
回答已采纳
4
回答
使用
Python
从语料库中
提取
句子
、
我正在尝试
使用
Python
从文本中
提取
句子
。文本中
的
每个
单词
都写在一行中,并带有与该
单词
相关
的
附加信息:loves Verb No-Name.Punct No-Name
句子
边界用一条空线标记。我想要
提取
包含具有某些
特定
特征
的
单词
的
整个
句子
(例如,带有名称
的
浏览 0
提问于2012-10-16
得票数 1
2
回答
在
Python
中
使用
NLTK在文件
的
特定
区域中
使用
sent_tokenize?
、
、
、
我有一个包含数千个
句子
的
文件,我想找到包含
特定
字符/
单词
的
句子
。谢谢。 编辑:
浏览 0
提问于2012-12-06
得票数 1
3
回答
使用
python
提取
句子
、
如果一个
特定
的
单词
出现在
句子
中,我想
提取
出确切
的
句子
。有没有人可以告诉我
如何
使用
python
。我
使用
了concordance(),但它只打印匹配
单词
的
行。
浏览 0
提问于2010-10-23
得票数 3
1
回答
使用
Stanford Parser
提取
包含
特定
单词
的
名词短语
、
、
如何
使用
Stanford Parser
提取
包含
特定
单词
的
名词短语。我可以
使用
这篇文章中写
的
代码来
提取
名词短语: 但是,我需要获取包含
特定
单词
的
名词短语,但是这并不像进行字符串搜索那么简单,因为该
单词
可以在
句子
中出现两次。因此,我需要
提取
包含
句子
特定
顺序
的
特定</em
浏览 0
提问于2014-02-09
得票数 0
5
回答
如何
使用
BERT对相似
句子
进行聚类
、
、
、
、
对于ElMo,FastText
和
Word2Vec,我平均
句子
中
的
单词
嵌入,并
使用
HDBSCAN/KMeans聚类来对相似的
句子
进行分组。在这篇简短
的
文章中可以看到一个很好
的
实现示例:http://ai.intelligentonlinetools.com/ml/text-clustering-word-embedding-machine-learning/ 我想用BERT做同样
的</e
浏览 367
提问于2019-04-11
得票数 23
回答已采纳
2
回答
用
Python
提取
包含一个
单词
的
句子
..。以及它
周围
的
句子
?
、
、
、
、
在
提取
包含一个
单词
的
特定
句子
(如
和
)时,有很多问题,而且我有足够
的
初学者经验,可以自己完成NLTK
和
SciPy
的
操作。在这个例子中,
浏览 4
提问于2014-05-22
得票数 2
回答已采纳
2
回答
如何
利用NLP掌握
句子
的
意义?
、
、
、
、
我是NLP
的
新手。我
的
要求是从
句子
中解析意义。 在spacy中可以实现这一点吗?
浏览 1
提问于2018-09-11
得票数 1
1
回答
word2vec中窗口大小与实际
句子
长度
的
关系
、
nltk包中
的
punkt标记器(它
使用
一种无监督算法来检测
句子
边界),将文本分割成
句子
。然而,当我将其替换为一个简单
的
line.split(),即只将每个
句子
视为一行并拆分
单词
时,我得到
的
时间效率是
使用
nltk解析器
的
1.5倍。算法来说,输入实际
句子
的
句子
有多重要(我试图用punkt标记器来做这件事)?算法中
的
每个
单词
接收位于一
浏览 2
提问于2015-08-29
得票数 3
3
回答
基于语义相似度
的
文本摘要
、
、
我目前正在做NLP项目,文本摘要,是否可以通过检查相似的beetwen
句子
来总结文本?如果可能,
如何
实现?或者干嘛不呢? 谢谢
浏览 1
提问于2017-09-01
得票数 0
1
回答
NLP从
句子
中
提取
字典词
、
、
、
我用Standford来识别给定
句子
的
POS。当我
使用
standford时,PartOfSpeechAnnotation.class会将“航班”
和
"6AWDR“标记为"NNP”。我
如何
在一个
句子
中单独
提取
恰当
的
浏览 4
提问于2016-09-19
得票数 0
8
回答
使用
正则表达式
的
任意顺序
的
多个
单词
正如标题所说,我需要在一个
句子
中找到两个
特定
的
单词
。但它们可以是任何顺序
和
任何大小写。
如何
使用
regex执行此操作?例如,我需要从下面的
句子
中
提取
单词
test
和
long,无论
单词
test在前还是
单词
long在前。This is a very long sentence used as a test 更新:我在第一部分中没有提到
的
是,它还需要不区分
浏览 2
提问于2009-07-24
得票数 68
回答已采纳
1
回答
NLTK中单个
单词
的
标记
、
、
是否有一个标签可以在任何上下文中为一个
单词
返回一个标签? 我
的
要求是,我需要从非结构化文本中
提取
单词
,在这些文本中,
句子
不会有结构化语法。POS taggers是用来处理
句子
的
,并根据该
句子
中
单词
的
上下文返回一个
单词
的
标签。因此,我要么必须
使用
另一个标签,为
特定
的
单词
每次给出相同
的
标记,要么在
浏览 1
提问于2015-03-19
得票数 1
回答已采纳
2
回答
有什么算法把形容词
和
相应
的
名词联系起来吗?
、
、
让我们假设我想用一种算法来构建有向图,该算法可以读取一个解析图,并在名词和它们相应
的
形容词之间建立边。猫头鹰是孤独
的
夜间活动
的
猛禽。输出应该如下所示:如果以上所述是不可能
的
,那么获得描述名词
的
形容词
的
最好方法是什么呢?
浏览 3
提问于2016-03-01
得票数 1
回答已采纳
2
回答
从文档中删除word类
、
、
是否可以从文档中删除
特定
类型
的
单词
(例如冠词、名词、代词、形容词、动词、副词、连词、介词
和
所有格代词),就像从正文中删除停用词一样?如果是这样的话,是怎么做
的
?我想象一个自然语言处理库会有这样
的
功能,但是我还没有找到任何东西。
浏览 1
提问于2017-08-16
得票数 1
4
回答
从
句子
中
提取
信息
、
我正在创建一个简单
的
聊天机器人。我想从用户响应中获取信息。一个示例场景:User: My name is Edwin.我想从
句子
中摘取埃德温
的
名字。但是,用户可以以不同
的
方式进行响应,例如User: I am Edwin.知道我能用什么技术来解决这个问题吗?我用命名实体识别以及部分语音标记和解析器
浏览 0
提问于2016-11-02
得票数 13
回答已采纳
2
回答
如何
从数百万个段落中
提取
包含
特定
单词
的
句子
、
、
我
使用
Python
Scrapy删除了数百万篇报纸文章。现在,我想
提取
一个包含一个
单词
的
句子
。下面是我
的
实现。for w in words: sentences[w].append(s) 我有大约1000个
单词
上面的代码效率不高,而且需要花费大量
的
时间。此外,
句子
可以包含不同形式<em
浏览 2
提问于2015-02-01
得票数 1
1
回答
如何
使用
Python
分析docx文件中
的
注释
句子
?
、
、
我目前正在
使用
Python
-docx包,并且已经处理了文本
和
评论。但是,在.docx文件中,每个注释都针对
特定
的
句子
或段落。我想知道
如何
通过
Python
-docx阅读评论
和
句子
之间
的
链接。或者我应该
使用
另一个包? 谢谢! 更新:对不起,我没说清楚。下面是一个例子。每条评论都链接到一个
句子
。我
的
目标是
提取
评论
和
<
浏览 16
提问于2019-02-15
得票数 3
1
回答
基于RNN- LSTM语言建模
的
用户输入语序预测
、
、
、
、
我是深度学习
和
python
的
新手。我
的
任务是从用户给出
的
单词
中预测
句子
的
顺序。我看过很多关于
单词
预测
的
文章,但很少有关于
句子
预测
的
文章,这些文章让我了解了
如何
在
句子
中随机预测,但我必须从
特定
的
输入为我
的
项目生成语义正确
的
句子
。请帮助我,因为概念对我来说很清楚
浏览 2
提问于2017-08-22
得票数 0
1
回答
如果只有
句子
包含来自搜索列表
的
任何关键字,则从数据框文本列中选择
句子
、
、
、
、
我有一个数据框架,在一列中,我有一个全文,其中有多个非常长
的
句子
。我
使用
NLTK对文本进行标记化,但现在我需要确保只从给定
的
完整
单词
的
长列表中
提取
包含任意
单词
的
句子
。我写了下面的代码,但它
的
问题是,它不是作为一个整体检查文本中
的
单词
,而是例如在搜索列表中找出一个给定
的
单词
,比如'tic',它选择一个包含<em
浏览 0
提问于2020-10-17
得票数 1
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