NLTK SklearnClassifier包装器数据
NLTK SklearnClassifier包装器是一个用于自然语言处理（NLP）任务的Python库。它是基于NLTK（Natural Language Toolkit）和Scikit-learn两个流行的机器学习库的结合。
NLTK是一个广泛用于处理人类语言数据的库，提供了各种各样的工具和算法，包括文本预处理、分词、词性标注、语义分析等。而Scikit-learn是一个强大的机器学习库，提供了各种分类、回归、聚类等算法，以及特征提取、模型评估等功能。
SklearnClassifier包装器将NLTK和Scikit-learn无缝集成在一起，使得我们可以利用Scikit-learn的分类算法来训练和评估NLTK中的文本分类器。它提供了一个简单的接口，使得我们可以使用Scikit-learn的分类器（如朴素贝叶斯、支持向量机等）来处理文本分类任务。
使用NLTK SklearnClassifier包装器，我们可以进行各种文本分类任务，如情感分析、垃圾邮件过滤、文本分类等。它的优势在于可以利用Scikit-learn的强大机器学习算法和特征提取技术来处理文本数据，提高分类的准确性和效率。
以下是一些NLTK SklearnClassifier包装器的应用场景和推荐的腾讯云相关产品：
- 情感分析：通过对文本进行情感分类，判断文本的情感倾向。可以使用NLTK SklearnClassifier包装器结合腾讯云的自然语言处理（NLP）服务，如腾讯云智能文本分析（https://cloud.tencent.com/product/nlp）来实现。
- 垃圾邮件过滤：通过对邮件进行分类，将垃圾邮件过滤出去。可以使用NLTK SklearnClassifier包装器结合腾讯云的邮件推送服务，如腾讯云企业邮（https://cloud.tencent.com/product/exmail）来实现。
- 文本分类：将文本按照预定义的类别进行分类。可以使用NLTK SklearnClassifier包装器结合腾讯云的自然语言处理（NLP）服务，如腾讯云智能文本分析（https://cloud.tencent.com/product/nlp）来实现。
请注意，以上推荐的腾讯云产品仅供参考，具体选择应根据实际需求进行评估和决策。
相关·内容
文本文档的分类是一个，但在NLTK中没有一个干净的支持，也有像这样困难的方法来做这件事的示例。我想用NLTK进行预处理，并用sckit-learn进行分类，我在NLTK中发现了SklearnClassifier，但有一个小问题。
在scikit-learn everything is OK：
from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB
from sklearn.multiclass import OneVsRestClassifier
X_train = [[0, 0], [0, 1], [1, 1]]
y_train = [('fir
浏览 2提问于2012-11-23得票数 6
回答已采纳
我正在尝试编写一个仇恨语音检测代码，但我遇到了一个问题。我从使用pyhton 2的源码中得到了错误SklearnClassifier' object has no attribute 'fit'，但我使用的是python3，也许问题就是因为这个而发生的，但我无法解决这个问题。我如何解决这个问题？ training_set = nltk.classify.apply_features(extract_features, train_tweets)
classifier = nltk.NaiveBayesClassifier.train(training_set)
f
浏览 119提问于2019-03-13得票数 0
1回答
我可以多次训练我的分类器吗？
、、、、
我正在使用nltk和sklearn构建一个基本的NLP程序。我在数据库中有一个很大的数据集，我想知道训练分类器的最佳方法是什么。
建议将训练数据分块下载并将每个块传递给分类器吗？这是可能的吗，或者我会覆盖从上一块中学到的东西吗？
from nltk.classify.scikitlearn import SklearnClassifier
from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB
while True:
training_set, proceed = download_chunk() # pseudo
trained = S
浏览 10提问于2017-12-19得票数 2
回答已采纳
多项式朴素Bayes分类器给出了正确的结果，而另两种--高斯NB和二项NB不是。它给出的错误是：
TypeError:传递稀疏矩阵，但需要密集数据。使用X.toarray()将其转换为密集的numpy数组。
但是，即使添加了该函数(train_set.toarray())，错误也是
AttributeError：“列表”对象没有属性“toarray”
代码是
import pickle
from nltk.corpus import names
import random
import nltk
from sklearn.naive_bayes import Multinomi
浏览 3提问于2017-07-12得票数 1
1回答
我试图在nltk.SklearnClassifier包装器中创建一个sklearn分类器，并遇到了这个问题:如果我们不立即训练分类器(所有的教程都是这样做的)并一次训练一个数据，它会删除并破坏以前对分类器所做的训练吗？我希望我说得很清楚，但如果不是这样，这里有一些代码需要解释。
from nltk.classify.scikitlearn import SklearnClassifier
from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB
class classifier(object):
def __init__(self,c):
浏览 0提问于2017-03-09得票数 0
回答已采纳
我正在尝试使用NLTK的SklearnClassifier和BernoulliNB对数据进行分类。下面是一些代码：
train = posFeatures[174:]+negFeatures[174:]+neuFeatures[174:]
devtest = posFeatures[124:174]+negFeatures[124:174]+neuFeatures[124:174]
test = posFeatures[:124]+negFeatures[:124]+neuFeatures[:124]
dev, tag_dev = zip(*devtest)
def score(classif
浏览 3提问于2016-10-30得票数 1
我对编程很陌生，但我一遍又一遍地看我的代码，看不到任何错误。我不知道如何继续下去，因为无论我尝试什么，这个错误都会弹出。我会把完整的代码贴在这里。
任何帮助都将不胜感激，谢谢！
import nltk
import random
from nltk.corpus import movie_reviews
import pickle
from nltk.classify.scikitlearn import SklearnClassifier
from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB,BernoulliNB
from sklearn.linear
浏览 0提问于2018-03-26得票数 1
回答已采纳
1回答
我对编程非常陌生，所以请耐心点，保持简单，因为我上周才开始学习python。我愿意发布任何你需要的更多信息，但请记住，我是一个n00b。
我的问题是：
我使用MacOSX塞拉利昂和VisualStudioCodewithpython2.7，并运行YUGE数据处理时间(即5+分钟，更接近10+分钟，并在这个特定的代码30+分钟)
有什么建议吗？我在网上任何地方都找不到太多的解决方案。
我在活动监视器中的CPU在运行这些进程时是稳定的98%，我不知道这是否正常，也不知道如何加快速度。
警告：
在简单的编码中，我的处理时间不算太糟糕，但似乎当引入算法时，事情就会陷入泥潭，令人沮丧。
下面是我正在使用
浏览 2提问于2016-10-25得票数 0
回答已采纳
3回答
我试图使用NLTK的SklearnClassifier和MultinomialNB对文本文档进行分类。这是代码：
pipeline = Pipeline([('tfidf', TfidfTransformer()),
('chi2', SelectKBest(chi2, k=1000)),
('nb', MultinomialNB())])
classifier = SklearnClassifier(pipeline)
test
浏览 3提问于2013-12-05得票数 2
回答已采纳
当我使用大量数据时，会显示这样的错误：(“没有唯一的模式；找到了%d相同的公共值”%len(表) statistics.StatisticsError: no unique模式；找到了2个相同的公共值)。但是使用100多个数据是有效的，我不明白它不起作用的原因，任何一个帮助，以及如何解决这个错误，请。
数据链接：
代码：
import warnings
warnings.filterwarnings("ignore")
import nltk, random, csv, sys
from nltk.probability import FreqDist, ELEProbDi
浏览 3提问于2018-11-30得票数 0
1回答
我正在使用NLTK和SKlearn测试一个情感分析模型。
Movie_reviews数据有"pos“和"neg”标签。为了训练分类器，我使用的是“特征集”。我使用交叉验证的训练数据和准确性的测试数据。然而，交叉验证总是比精确性高得多。在下面的例子中，logistic回归算法CV = 97 (平均)，精度= 70。我也测试了与其他标志，并仍然交叉验证非常高。
我很确定用于交叉验证的代码是不正确的。
import nltk
import random
from nltk.corpus import movie_reviews
from sklearn import cross
浏览 0提问于2016-07-27得票数 1
回答已采纳
1回答
我想使用半监督的朴素贝叶斯(Bernoulli)的实现.根据的说法，一年前有一些关于它的工作和讨论(SemisupervisedNB班)。另一方面，似乎有。但是，在当前的稳定版本中，没有任何一个是可用的。
有人能给我举个例子，说明我如何使用这两种实现中的一种与当前发布的scikit-learn一起来构建一个半胱氨酸朴素Bayes吗？谢谢。
P.S.：我正在使用SklearnClassifier类从NLTK学习分类器
编辑
我在我的项目中尝试了SemiSupervisedNB代码，将未标记类的标签从-1更改为2(我使用的是来自NLTK的SKlearnClassifier，而未标记的类得到标签2)
浏览 3提问于2013-01-19得票数 2
回答已采纳
因此，我正在尝试使用nltk，并将一切都安装到正确的环境中。当我单独运行import命令时，一切都可以工作，但是当我用ImportError运行所有代码时，就会得到这个错误ImportError。有人知道我怎么解决这个问题吗？帮帮忙，谢谢！
import nltk
import random
from nltk.classify.scikitlearn import SklearnClassifier
import pickle
from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB, BernoulliNB
from sklearn.linear_mode
浏览 0提问于2018-03-21得票数 2
1回答
import nltk
import random
from nltk.corpus import movie_reviews
from nltk.classify.scikitlearn import SklearnClassifier
import pickle
import sys
sys.getdefaultencoding()
import os
from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB, BernoulliNB
from sklearn.linear_model import SGDClassifier
from nltk.cl
浏览 2提问于2017-02-14得票数 0
回答已采纳
我正在尝试使用SklearnClassifier和ClassifierBasedPOSTagger构建自己的基于分类器的词性标记器。我尝试过的代码如下所示。 from nltk.corpus import treebank
nltk.download('treebank')
data = treebank.tagged_sents()
train_data = data[:3500]
test_data = data[3500:] from nltk.classify import SklearnClassifier
from sklearn.naive_bayes imp
浏览 10提问于2021-08-11得票数 0
回答已采纳
我使用了来自NLTK包的SklearnClassifier()包装器来训练一对sklearn分类器(LogisticRegression()和RandomForest())，以解决文本是特性的二进制分类问题。是否有任何功能允许您“展开”此对象，以便可以访问诸如参数估计(用于逻辑回归)或来自随机林中的变量重要性列表(或从原始sklearn对象中获得的任何可用项)？nltk分类器对象可以记录新实例，因此底层信息必须包含在该对象的某个地方？谢谢你的想法。
浏览 4提问于2015-05-21得票数 1
回答已采纳
我有点不确定如何将SKLearn的GridSearchCV应用到我正在使用的随机森林中。讨论了如何正常使用GridSearchCV，但是我的数据的格式不同于标准的x和y拆分。下面是我的代码：
import nltk
import numpy as np
from nltk.classify.scikitlearn import SklearnClassifier
from nltk.corpus.reader import CategorizedPlaintextCorpusReader
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
f
浏览 0提问于2018-08-10得票数 0
回答已采纳
1回答
导入nltk不起作用。
、、、、
我正在尝试导入nltk，但是这里有一个错误
File "C:\Python27\lib\site-packages\nltk\corpus\reader\chunked.py", line 21, in <module>
from nltk.chunk import tagstr2tree ImportError: cannot import name tagstr2tree
甚至我也卸载了Python27并再次安装。事实上，我和nltk一起工作没有任何问题。
当我开始使用scikit时，这个错误就开始出现了。
从nltk.classify.sc
浏览 1提问于2015-09-14得票数 2
2回答
我试图用LinearSVC和OneVsRestClassifier计算支持向量机模型中的每一种预测概率，但得到了误差。
AttributeError: 'LinearSVC' object has no attribute 'predict_proba'
尝试过的代码：
model = Pipeline([('vectorizer', CountVectorizer(ngram_range=(1,2))),
('tfidf', TfidfTransformer(use_idf=True)),
('clf&#
浏览 1提问于2018-10-29得票数 1
回答已采纳
我正在尝试使用nltk的包装的科学工具包-学习的分类器。我使用这个代码来训练分类器：
classifier = SklearnClassifier(GaussianNB())
classifier.train(self.training_set)
training_set看上去就像
[({'name':'Alpha Hotel', 'clicks':765, 'zip_code':75025},'no bookings')]
我所犯的错误是
TypeError:传递稀疏矩阵，但需要密集数据。使用X.toarray
浏览 2提问于2015-08-20得票数 1
0回答
我在做文本分类任务时遇到了一个问题。我已经使用词袋方法选择了1000个最佳特征集。现在我想使用基于词性、平均词长等的另一个功能。在我想将这些功能组合在一起之后。我正在使用Python，NLTK，Scikit包。这是我的第一个python项目，所以代码可能不是很好。
提前谢谢你，
import nltk
from nltk.corpus.reader import CategorizedPlaintextCorpusReader
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
import o
浏览 1提问于2017-01-02得票数 0
3回答
我正在尝试对影评进行情感分析。 以下代码位于函数内部： classifier = nltk.classify.SklearnClassifier(LinearSVC())
classifier.train(train_set) 我如何保存它并在以后使用时加载它？我应该在我的代码中把pickle函数放在哪里？谢谢您抽时间见我!
浏览 6提问于2019-03-28得票数 0
1回答
我一直在关注SentDex关于NLTK和Python的，并构建了一个脚本，它使用各种模型来确定评论情绪，例如逻辑回归。我担心的是，我认为SentDex的方法在确定用于训练的单词时包括测试集，这显然不可取(训练/测试分离发生在特征选择之后)。
(编辑以回应穆罕默德·卡希夫的评论)
完整代码：
import nltk
import numpy as np
from nltk.classify.scikitlearn import SklearnClassifier
from nltk.classify import ClassifierI
from nltk.corpus import movie
浏览 46提问于2018-07-13得票数 1
回答已采纳
代码：
import nltk
eng_lish= open("english.txt","r", encoding='utf-8',errors="ignore").read()
bang_lish= open("banglish.txt","r", encoding='utf-8',errors="ignore").read()
import numpy as np
from nltk.probability import FreqDist
from nltk.c
浏览 6提问于2018-02-21得票数 0
我买了一台新的笔记本电脑，安装了最新版本的NLTK和SciKit-Learn。我使用一个旧脚本进行情感分析，加载了我今年早些时候创建的一个旧泡菜，我收到了下面的错误。似乎来自NLTK的SciKitClassifier包装器现在具有属性_vectorizer，而它以前没有属性。
File "c:\users\yoprado\pycharmprojects\gnip_sentiment\gnip_sentiment\main.py", line 64, in mongoaddsentiment
MongoSentiment(mongo_server, mongo_por
浏览 6提问于2014-11-13得票数 3
回答已采纳
2回答
我正在尝试将NLTK中使用的dict类型特性与每个实例的SKLEARN tfidf特性结合起来。
示例输入:instances=[“我正在处理文本数据”，“这是我的第二句话”] instance =“我正在处理文本数据”
def generate_features(instance):
featureset["suffix"]=tokenize(instance)[-1]
featureset["tfidf"]=self.tfidf.transform(instance)
return features
浏览 0提问于2016-02-25得票数 0
我有一个VoteClassifier模型，由以下算法组成：
贝叶斯分类器
SVC
LinearSVC
NuSVC
多国旅
BernoulliNB
LogisticRegression
我训练了一些数据来获得所有可能标签的概率和概率，例如，如果我有两个标签: x和y，以及在x中重新设置特征的概率方法，那么我想知道x和y标签的结果概率。根据这个，我使用来自nltk.clssify模块的ClassifierI方法的prob_classify (documentation )函数来实现这一目标，其思想是在计算结束时，得到所有概率的平均值来表示这两个标签的最终概率，但
浏览 2提问于2020-08-01得票数 1
2回答
我想在程序中导入nltk以下载语料库。但是我得到了一个错误：
Traceback (most recent call last):
File "C:/Users/Android.DESKTOP-S6P9R3V.001/Desktop/ud120-projects-master/blah.py", line 1, in <module>
import nltk
File "C:\Users\Android.DESKTOP-S6P9R3V.001\Anaconda2\lib\nltk\__init__.py", line 128, in
浏览 1提问于2017-09-02得票数 0
我正在准备用Python编写“自然语言处理”一书。
第7.5段点名实体识别。
我按照这个例子写：
sent = nltk.corpus.treebank.tagged_sents()[22]
print nltk.ne_chunk(sent, binary=True)
我收到以下错误：
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
File "/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/nltk/chunk/
浏览 2提问于2013-03-10得票数 2
回答已采纳
我已经制作了我的机器模型，需要使用coremltools将其上传到Xcode。我最初使用sklearn ensemble作为我的机器模型，但coreml不支持它，所以我决定使用LinearSVC或LogisticRegression，它们在训练后具有最高的准确性。 import numpy as np
import pandas as pd
#load the dataset of the file
#FYI:use quotation marks to escape comma or just not use the sentences
df = pd.read_csv('Rh
浏览 17提问于2019-05-14得票数 0
我正在对大约30,000条推文进行情感分析。linux上的python版本是2.7。在训练阶段，我使用nltk作为sklearn库的包装器，以应用不同的分类器，如朴素贝叶斯、LinearSVC、逻辑回归等。
当推文数量约为10,000条时，它工作得很好，但现在我收到了关于在sklearn中使用多项朴素贝叶斯对双连词进行分类的30,000条推文的错误。以下是对训练集和测试集进行预处理和划分后的部分实现代码：
import nltk
from nltk.classify.scikitlearn import SklearnClassifier
from sklearn.naive_bayes im
浏览 0提问于2016-03-13得票数 0
1回答
当我试图在aws实例中运行下面的泡菜程序时，我收到的是“被杀死”的消息，它不会生成泡菜。然而，当我在我的本地机器(Mac)中尝试它时，同样的工作原理。我使用python3运行程序：
import nltk
import random
from nltk.classify.scikitlearn import SklearnClassifier
import pickle
from nltk.tokenize import word_tokenize
documents_f = open("documents.pickle", "rb")
documents =
浏览 0提问于2018-03-22得票数 3
回答已采纳
1回答
这是我正在编写的代码
这是短评电影的代码。
documents = []
all_words = []
allowed_words_types = ['J']
for p in short_pos.split('\n'):
documents.append((p,"pos"))
words = word_tokenize(p)
pos = nltk.pos_tag(words)
for w in pos:
if w[1][0] in allowed_words_types:
浏览 1提问于2018-05-15得票数 0
下面的代码是做什么的？也就是说，只有最后两行。我不明白Text()做什么，what ()做什么？
import nltk
def words(content):
tokens = nltk.tokenize.word_tokenize(content) #Make the string into a list of words
tokens = [w for w in tokens if not w in stop_words] # remove the stop words
tokens = [wordnet_lemmatizer.lemmatize(w)
浏览 0提问于2019-10-21得票数 0
我正在尝试对一个数据集进行朴素贝叶斯，该数据集有超过600万个条目，每个条目有15万个特征。我尝试通过以下链接实现代码：
问题是(据我所知)，当我尝试以dok_matrix作为参数运行训练方法时，它找不到iterkey(我已经将行与OrderedDict作为标签配对)：
Traceback (most recent call last):
File "skitest.py", line 96, in <module>
classif.train(add_label(matr, labels))
File "/usr/lib/pymodules
浏览 0提问于2012-09-01得票数 8
1回答
我试图使用NLTK来训练一个用于多类文本分类的朴素贝叶斯分类器。但我无法接触原始文本。我得到的是一个支持向量机轻型格式的文件(每一行都有一个带有特性:value对的实例)。我只需导入这个文件，并使用这个数据集训练和测试朴素贝叶斯分类器。我想知道是否有办法将这个文件导入NLTK并直接用于训练分类器。
浏览 0提问于2014-03-24得票数 2
回答已采纳
我试图比较多项式、二项式和Bernoulli分类器的性能，但我有一个错误：
TypeError: float()参数必须是字符串或数字，而不是“set”
下面的代码是til MultinomialNB。
documents = [(list(movie_reviews.words(fileid)), category)
for category in movie_reviews.categories()
for fileid in movie_reviews.fileids(category)]
random.shuffle(doc
浏览 0提问于2018-03-21得票数 1
回答已采纳
1回答
我正在尝试为我拥有的原始数据实现Scikit和NLTK的内置朴素贝叶斯分类器。我的数据是以制表符分隔的行，每个行都有一些标签、段落和其他一些属性。我对段落的分类很感兴趣。我需要将这些数据转换为适合Scikit/ NLTK内置分类器的格式。我想为所有段落实现高斯，伯努利和多项式朴素贝叶斯。
问题1:对于scikit，给定导入虹膜数据。我检查了虹膜数据，它已经根据数据集预先计算出了值。如何将数据转换为这样的格式并直接调用高斯函数？有没有这样做的标准方法？
问题2:对于NLTK，NaiveBayesClassifier.classify函数需要输入什么？它是带有布尔值的字典吗？如何使其成为多项式或高
浏览 0提问于2015-03-17得票数 0
2回答
我正在寻找一个简单的例子，如何运行一个多项朴素贝叶斯分类器。我从StackOverflow上看到了这个例子：
import numpy as np
from nltk.probability import FreqDist
from nltk.classify import SklearnClassifier
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfTransformer
from sklearn.feature_selection import SelectKBest, chi2
from sklearn.naive_bayes i
浏览 0提问于2013-07-04得票数 5
我有一个名为VoteClassifier的函数，我希望将打开pickle文件的循环的所有输出放入其中。目前函数中的列表理解正在重新训练模型，这是低效的。有没有办法用pickle输出classifier来运行它？任何贡献都将不胜感激。 models = MultinomialNB, BernoulliNB, LogisticRegression, SGDClassifier, SVC, LinearSVC
for model in models:
''' use after the model is pickled '''
cl
浏览 28提问于2020-06-21得票数 0
回答已采纳
2回答
在django中，我得到了以下错误：
Exception Type: ImportError
Exception Value: No module named sparse
恐怖的根源是：
from sklearn.svm.sparse import LinearSVC
from nltk.classify.scikitlearn import SklearnClassifier
为了解决这个问题，我正在尝试安装scikit的稀疏模块--通过以下方法学习：
sudo easy_install scikits.sparse
但是我发现了一个错误：
no previously-include
浏览 11提问于2013-10-18得票数 1
回答已采纳
我正在实现一个文本分类器，我用NLTK和TextBlob找到了分类器。这些包的分类器之间有什么区别？例如，Textblob的NaiveBayesClassifier和Nltk的有区别吗？谢谢。
浏览 1提问于2019-07-04得票数 2
回答已采纳
1回答
情感分析模型的高精度怀疑
、、、
我正在使用NLTK和scikitlearn构建一个情感分析模型。我已经决定测试几个不同的分类器，以确定哪一个是最准确的，并最终使用它们作为一种手段，以产生一个信心评分。
用于这一测试的数据集都是评论，标记为阳性或阴性。
我用5,000个评论，5次不同的时间，用6个不同(但非常相似)的数据集训练了每个分类器。每个测试都有5000条新的评论。
我平均每个测试和数据集的准确性，以获得一个整体的平均精度。看一看：
多项式朴素贝叶斯：91.291%
Logistic回归分析：96.103%
SVC：95.844%
在某些试验中，准确度高达99.912%。事实上，其中一个数据集的最低平
浏览 1提问于2018-02-07得票数 0
回答已采纳
1回答
输入不可理解的错误
、、、、
我刚刚在CentOS服务器上安装了nltk。但是，当我进入python并尝试导入nltk时，我会得到以下错误。
有什么想法吗？
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
File "/usr/lib/python2.6/site-packages/nltk/__init__.py", line 114, in <module>
from nltk.collocations import *
File "
浏览 3提问于2016-03-16得票数 2
回答已采纳
2回答
我很难弄清楚如何将一个句子转换成一个密集的向量作为神经网络的输入，特别是测试一个句子是“”还是“ not ”。
我在支持向量机方面运气不错。使用NLTK和scikit-learn，我计算出，在默认情况下，scikit-learn使用sklearn.feature_extraction.DictVectorizer。这似乎创建了一个大矩阵，其大小与dataset中的唯一单词数相同，如果该单词出现在示例中，则为1.0，如果没有，则为0.0。
这是我已经有的密码。这似乎是“合理的”，但我正在训练某种反复的或卷积的神经网络来做同样的事情。
''' A small example
浏览 2提问于2016-10-07得票数 1
回答已采纳
1回答
我使用诗歌作为依赖项管理器，我需要安装nltk依赖项。
nltk.download('omw-1.4')
是否可以将其添加到pyproject.toml文件中？
浏览 2提问于2022-07-11得票数 0
回答已采纳
1回答
我是NLTK库的新手，我想知道是否有可能用NLTK做一个西班牙语语料库的POS标记任务。在网上做了一些搜索后，我发现了，但它只有二元和一元标记。是否可以使用NLTK来对西班牙语语料库进行词性标注？
浏览 0提问于2014-07-31得票数 3
1回答
我正在使用python中的一个项目，在该项目中，我需要解析句子以进行比较，并找到句子之间的相似性。
我看过如何用java中的斯坦福解析器来解析句子，在python中也是一样，我已经下载了python的nltk，我对python和自然语言处理都很陌生。
我想知道nltk有哪些方法和库。任何可能的资源帮助都是非常感谢的。
提前谢谢。
浏览 3提问于2014-07-02得票数 0
回答已采纳
1回答
NLTK中动态生成的语法
、、、、
我正在做一个使用NLTK的项目，我有一个语法生成的问题。我已经查看了这里存在的其他一些问题，但我没有看到任何与我的问题一致的问题。
我已经探索过分别使用NLTK的CFG和PCFG.fromString(str)的__或ViterbiParser，但我希望能够向函数发送一个原始字符串并返回它的标记。我还尝试过使用nltk.pos_tag(nltk.word_tokenize(str))，希望能从训练数据中手动生成语法树，这样做比较接近，但由于字符串My dog also likes eating sausage.，它失败了
>>> nltk.pos_tag(nltk.word_
浏览 16提问于2018-01-31得票数 0
我正在使用NLTK for Python进行自然语言处理。
我发现自己更多地使用函数式风格进行编程，并且正在考虑切换到函数式语言。然而，我需要一个好的NLP库，至少可以与NLTK相媲美。
你知道有没有一种函数式编程语言有很好的NLP库？我发现在Haskell社区中有一些NLP活动，但与NLTK相比，它似乎还处于起步阶段。
浏览 1提问于2012-04-27得票数 0
回答已采纳
扫码
添加站长 进交流群
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
相关资讯
热门标签
云服务器
ICP备案
对象存储
即时通信 IM
实时音视频活动推荐
腾讯云开发者
