这更像是一个算法问题,但我有一种感觉,python有一个很好的方法来做到这一点。
假设我有一个字符串:
string = " this is how i do is it..is this is how we do it.. this is how everyone do it is"
现在,我基本上想从字符串中提取最重要的部分。我如何决定“最重要的”基本上是通过查看词频来决定的。比方说,如果我想要一个10个字符/单词(基本上是一个固定的窗口)长的块,那么基本上我会尝试找到其词条具有最大词频得分的块。
因此,在上面的例子中,“是”可能是重复次数最多的术语。所以也许最
System.out.println("Please enter the required word :");
Scanner scan = new Scanner(System.in);
String word = scan.nextLine();
String [] array = word.split(" ");
int filename = 500;
String[] fileName = new String [filename];
int a = 0;
try
{
for(a=0; a&
我有一个文本语料库:来自一个包含各种句子和段落的文件
下面是我的代码:
import re
import nltk
from nltk.tokenize import RegexpTokenizer
import math
from collections import Counter
with open("descriptionsample.tsv", "r") as openfile:
frequency = Counter()
stopwords = nltk.corpus.stopwords.words('english')
tokeni
现在我有了dtm,所以我将dtm转换为频率表
freqs <- as.data.frame(inspect(dtm1))
下面是freqs的外观,它包含一行显示这些单词在文档中的出现频率
I really hate school how can are you hi
4 5 3 2 3 1 4 5 1
我有一个清单
list <- c("hi", "how", "are", "you")
如何根据列表找出词频列表中的词频,
如何使用tensorflow创建预测/计算单词频率的N元语法模型?
假设模型将返回一个与单词频率相对应的值。
frequency = model("word")
print("Frequency of a word: ",frequency)
>>> Frequency of a word: 0.567
我试着用字典来统计给定字符串上的单词频率。可以这样说:
s = 'I ate an apple a big apple'
我知道计算单词频率的最好方法可能是使用collections.Counter。但是我想知道我是否能用字典理解来解决这个问题。
我最初的方法(不懂字典)是
dict = {}
for token in s.split(" "):
dict[token] = dict.get(token, 0) + 1
它工作得很好:
dict
{'I': 1, 'a': 1, 'an': 1, '
我使用的是python 2.7。我想统计一下汉语的词频。我如何使用我的标记化列表来做到这一点?我想找出下一步句子的位置。所以,希望我能计算出单词的频率,并给出每个单词在同一时间的起点和终点。
我试图计算输入文件中的词频,这与我的标记化没有任何关系。但它也给了我一个错误的结果。对于计数器部分,它向我显示: Counter({u'\u7684':1}),但我预期的结果是Counter({'的':27})
#coding=UTF-8
userinput = raw_input('Enter the name of a file')
import cod
我在数据集中有一列文本,如下所示:
Text
This is a long string of words
words have many types
each type represents one thing
thing are different
where are these words
我想统计整列中每一行的词频。我的预期结果是这样或其他格式:
Text. Count
this is a long string of words this:1, is :1, a:1, long:1.....
words have m
我在NLP上做了一些工作,我做了一些标记化和文本预处理的任务,同时发现:
用于绘制词频的功能:
def len_distribution(X):
x = [len(n) for n in X]
plt.hist(x, bins=len(x))
plt.xlabel('Number of words')
plt.ylabel('Number of texts')
plt.title('Distribution of text length on dataset')
plt.show()
单词频率在标
我正在使用Matlab来使用Rocchio分类方法。我有160个txt文档。我已经计算了每个文档中每个单词的词频,因此现在有一个1x160单元格阵列"Set“,它由160个单元格组成,每个单元格中有许多整数(文档中每个单词的词频)。我尝试取每个整数i,并应用下一个公式1+log10(i)来计算词频权重。我想出了下一个代码:
function [tfw]=TFWeighting(Set)
size(Set);
TFW=cell(0);
for i=1:size(Set)
for j=1:size(Set{1,i})
TFW{1,i}(j,1) = 1+log10(S
我有一个csv文件,只有一个标记列:
tag
A
B
B
C
C
C
C
当运行groupby来计数单词频率时,输出没有频率号。
#!/usr/bin/env python3
import pandas as pd
def count(fname):
df = pd.read_csv(fname)
print(df)
dfg = df.groupby('tag').count().reset_index()
print(dfg)
return
count("save.txt")
输出无频率栏:
tag
0 A
1
我有一篇小文章(文档),我得到了这个文档中所有标记的单词频率。现在,我希望把文档分解成句子,并得到每个句子的分数。“‘Score”被定义为句子中每个单词的词频之和。
例如,有一篇简短的文章如下:
article = 'We encourage you to take time to read and understand the below information. The first section will help make sure that your investment objectives are still aligned with your current strat
` import arabic_reshaper
from pyarabic.araby import tokenize
from pyarabic.unshape import unshaping_text
from pyarabic import araby
import matplotlib.pyplot as pPlot
from wordcloud import WordCloud, STOPWORDS
import numpy as npy
from PIL import Image
from matplotlib import pyplot as plt
text = '
我已经对csv文件中的一些文本进行了预处理,该文件被用于任务的不同技术标记,并创建了每种技术的干净文本的新列。我希望按降序(已经分组)找到每种技术的描述(即干净文本)的单词频率,并执行以下操作:
from collections import Counter
df['Count'] = df['clean_text'].str.lower().split().apply(Counter)
count = df['Count']
def most_common():
for i in count:
x = Counter(i)
我有一个主字典来保存整个语料库的词频,并且为每个文本文件保留单词频率。我循环遍历每个文件,生成每个文件的WF,然后依次更新主字典。我的代码如下。有捷径吗?谢谢!
master_dict = {}
for txtfile in txtfiles:
file_dict = {}
file_dict = get_word_freq(txtfile) #A function is defined
for k, v in file_dict.items():
if k in master_dict:
master_dict[k] +=