我正在使用以下三种算法之一进行分类模型的工作: RandomForestClassifier、TensorFlow模型和LogisticRegression模型。
我正在使用的数据集有一个功能,它由一个使用ASCII字符的单词表示(在任何语言中都可能是一个有效的单词,也可能不是一个有效的单词)。我认为将本专栏作为分类数据没有任何好处,因为number of unique words/total number of rows非常接近于1,也就是说,几乎每个单词都是唯一的。
是否有任何明显的方法来使用本专栏来提高结果分类模型的预测能力?
我正在处理的数据是播放器in,它们是字符串,在任何语言中都是
如何仅删除文本文件中的非utf8关键字/行。
例如:
你好
相手123abc
this is only abc
我只想删除包含所有英语单词的行,而不是包含utf8单词的行。因此,在这种情况下,只有'this is only abc‘将被删除。可以在notepad++中完成吗?或者我需要为它编写一个脚本吗?
我如何匹配和替换英语单词与波斯语单词交织在一起?
波斯字母不是拉丁语。问题是,与波斯语单词交织在一起的英语单词(从右到左写)不能正确显示,除非它们被设置从左到右方向的span包围。
因此,我需要用<span dir="ltr">word</span>代替英语单词。
我认为以下几个词可以与拉丁语相匹配。它也应该包含一些符号(#,!,$,…)。。此外,请提供替换的表达式
^[a-zA-Z]+( [a-zA-Z]+)*$
举个例子,本文如下:
من قصد دارم این English# را عوض کنم به
应改为:
من قصد دارم ای
我有很多由两个或三个英文单词组合而成的复合字符串。
e.g. "Spicejet" is a combination of the words "spice" and "jet"
我需要将这些单独的英语单词从这些复合字符串中分离出来。我的字典将由大约100000个单词组成。
从这样的复合字符串中分离出单独的英语单词最有效的方法是什么?
我有一个大约有30,000行的表,需要从dummy_df数据帧中名为dummy_df的列中提取非英语单词。我需要将非英语单词放在相邻的列non_english中。虚拟数据是这样的: dummy_df = pandas.DataFrame({'outcome': ["I want to go to church", "I love Matauranga", "Take me to Oranga Tamariki"]}) 我的想法是从句子中提取非英语单词,然后在数据帧上迭代该过程。我能够用这个代码从一个句子中准确地提取出非
我有一个脏文档,其中包含无效的英语单词、数字等。我只想获取所有有效的英语单词,然后计算我的单词列表与有效英语单词总数的比率。
例如,如果我的文档包含以下句子:
sentence= ['eishgkej he might be a good person. I might consider this.']
我只想计算"he might be a good person. I might consider this"和"might"。
所以,我得到了2/10的答案。
我正在考虑使用下面的代码。但是,我需要更改的不是行features[word] =