NLTK

机器学习12- 朴素贝叶斯-垃圾邮件分类

列表numpy数组2.邮件预处理邮件分句句子分词大小写，标点符号，去掉过短的单词词性还原：复数、时态、比较级连接成字符串2.1传统方法来实现2.2nltk库的安装与使用pipinstallnltkimportnltknltk.download
喝Pure牛奶·2020-05-17 19:00

12.朴素贝叶斯-垃圾邮件分类

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162·2020-05-17 18:00

12.朴素贝叶斯-垃圾邮件分类

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A1高闪来一个·2020-05-17 18:00

12.朴素贝叶斯-垃圾邮件分类

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杨啊啊啊啊鹏·2020-05-17 16:00

机器学习十二----朴素贝叶斯-垃圾邮件分类

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xiaoAP·2020-05-17 16:00

12.朴素贝叶斯-垃圾邮件分类

列表numpy数组2.邮件预处理邮件分句句子分词大小写，标点符号，去掉过短的单词词性还原：复数、时态、比较级连接成字符串2.1传统方法来实现老人与海词频统计：2.2nltk库的安装与使用pipinstallnltkimportnltknltk.download
·无语··2020-05-17 13:00

机器学习第12次作业

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蔡云桓·2020-05-17 12:00

12-朴素贝叶斯-垃圾邮件分类

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木朽花·2020-05-17 10:00

12.朴素贝叶斯-垃圾邮件分类

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321木头人123·2020-05-16 18:00

12.朴素贝叶斯-垃圾邮件分类

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阳光猪·2020-05-16 14:00

朴素贝叶斯-垃圾邮件分类

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kzg·2020-05-15 22:00

12.朴素贝叶斯-垃圾邮件分类

列表numpy数组代码以及部分结果截图如下：2.邮件预处理邮件分句句子分词大小写，标点符号，去掉过短的单词词性还原：复数、时态、比较级连接成字符串2.1传统方法来实现2.2nltk库的安装与使用pipinstallnltkimportnltknltk.download
Rick00·2020-05-15 19:00

机器学习——12.朴素贝叶斯-垃圾邮件分类

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ling9709·2020-05-15 00:00

12.朴素贝叶斯-垃圾邮件分类

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Qing#Ci·2020-05-15 00:00

12.朴素贝叶斯-垃圾邮件分类

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小罗伯特唐尼·2020-05-14 23:00

12.朴素贝叶斯-垃圾邮件分类

nltk库的安装与使用importnltkprint(nltk.
Seraooo·2020-05-14 22:00

12 朴素贝叶斯-垃圾邮件分类

numpy数组2.邮件预处理a.邮件分句b.句子分词c.大小写，标点符号，去掉过短的单词d.词性还原：复数、时态、比较级e.连接成字符串2.1传统方法来实现利用列表，字典，集合等的操作进行词频统计2.2nltk
linyanli·2020-05-14 20:00

12 朴素贝叶斯-垃圾邮件分类

列表;numpy数组2.邮件预处理①邮件分句②句子分词③大小写，标点符号，去掉过短的单词④词性还原：复数、时态、比较级⑤连接成字符串2.1传统方法来实现2.2nltk库的安装与使用安装完成，通过下述命令可查看
HvYan·2020-05-14 18:00

机器学习——12.朴素贝叶斯-垃圾邮件分类

列表numpy数组2.邮件预处理邮件分句句子分词大小写，标点符号，去掉过短的单词词性还原：复数、时态、比较级连接成字符串2.1传统方法来实现图1来自老师讲解2.2nltk库的安装与使用pipinstallnltkimportnltknltk.download
时光~·2020-05-14 18:00

机器学习--11

列表numpy数组2.邮件预处理邮件分句句子分词大小写，标点符号，去掉过短的单词词性还原：复数、时态、比较级连接成字符串2.1传统方法来实现2.2nltk库的安装与使用pipinstallnltkimportnltknltk.download
zzzkai·2020-05-14 16:00

朴素贝叶斯-垃圾邮件分类

列表numpy数组2.邮件预处理邮件分句句子分词大小写，标点符号，去掉过短的单词词性还原：复数、时态、比较级连接成字符串2.1传统方法来实现2.2nltk库的安装与使用pipinstallnltkimportnltknltk.download
ccl666·2020-05-14 13:00

12.朴素贝叶斯-垃圾邮件分类

列表numpy数组2.邮件预处理邮件分句句子分词大小写，标点符号，去掉过短的单词词性还原：复数、时态、比较级连接成字符串2.1传统方法来实现2.2nltk库的安装与使用pipinstallnltkimportnltknltk.download
罗奕涛·2020-05-14 12:00

12.朴素贝叶斯-垃圾邮件分类

以numpy数组形式存储：1importcsv2#importnltk3fromnltk.corpusimportstopwords#停用词4fromnltk.stemimportWordNetLemmatizer
酒大暗·2020-05-14 10:00

第十二次作业----朴素贝叶斯-垃圾邮件分类

2.邮件预处理邮件分句句子分词大小写，标点符号，去掉过短的单词词性还原：复数、时态、比较级连接成字符串2.1传统方法来实现2.2nltk库的安装与使用pipinstallnltkimportnltknltk.download
codekid·2020-05-14 09:00

【Python3】在MAC上下载NLTK的特殊方法

NLTKMACDownload最近nltk要下载一些附属包。
DrogoZhang·2020-05-05 23:40

NLTK文本分类入门——判别谣言

这里只使用NLTK等工具（简单实用），不涉及deeplearning的相关内容，所以是初学者友好型实例。
MrDoghead·2020-04-15 21:00

英文文本处理工具库1 — NLTK

网易云课堂AI工程师（自然语言处理）学习笔记NLTK，全称NaturalLanguageToolkit，自然语言处理工具包，是最常用的英文自然语言处理python基础库之一。
Littletree_Zou·2020-04-13 21:02

文本分类器

文本分类器python分类器环境安装安装NLTK下载地址:http://www.nltk.org/分类器介绍分类器是模式识别中的一种应用，模式识别是自然语言处理的一个核心部分。
松仔i·2020-04-13 20:40

学习篇：新闻摘要提取算法

新闻摘要内容提取的算法如下：1.按照算法对文本中的单词计算重要性，将符合阈值的设为关键字2.按照句子中单词的重要性给句子计算重要性3.按照句子的重要性为其排序4.取出top－k个句子为摘要准备工作：fromnltk.tokenizeimportsent_tokenize
谁在夏夜吱吱唱·2020-04-10 13:16

NLTK | 学习笔记1

原文链接：在这里最近在对照着nltk.book学习NLTK库，虽然网络上有中文翻译版，但是似乎并没有搭配Python3的译本，所以还是想按照自己的理解敲一遍，并且将文档中介绍Python基础操作的内容删去
沐子鱼和火·2020-04-09 23:56

用WordNet实现中文情感分析

1.分析中文的情感分析可以用词林做，词林有一大类（Ｇ类）对应心理活动，但是相对于wordnet还是太简单了．因此使用nltk+wordnet的方案，如下：1)中文分词：结巴分词2)中英文翻译：wordnet
xieyan0811·2020-04-09 21:57

学习笔记CB002:词干提取、词性标注、中文切词、文档分类

英文词干提取器，importnltk，porter=nltk.PorterStemmer()，porter.stem('lying')。
利炳根·2020-04-08 06:34

pyhanlp用户自定义词典添加实例说明

pyhanlp是python版封装的的HanLP，项目地址：https://github.com/hankcs/pyhanlp经过测试，HanLP比nltk在中文分词和实体识别方面都更好用.如何向pyhanlp
左手中的倒影·2020-04-06 07:16

自然语言处理构建文本向量空间

1.百科TF-IDF2.源代码系统环境python3.6scikit-learn==0.19.1#utf-8importosimportmathimportnumpyasnp'''不使用NLTK和Scikits-Learn
Jasonhaven·2020-03-30 21:09

《数据分析实战-托马兹.卓巴斯》读书笔记第9章--自然语言处理NLTK（分析文本、词性标注、主题抽取、文本数据分类）

python数据分析个人学习读书笔记-目录索引第9章描述了多种与分析文本信息流相关的技巧：词性标注、主题抽取以及对文本数据的分类。本章中，会学习以下技巧：·从网络读入原始文本·标记化和标准化·识别词类，处理n-gram，识别命名实体·识别文章主题·识别句子结构·根据评论给影片归类9.1导论根据受控环境中收集的结构化数据建模（比如前一章）还是相对直接的。然而，现实世界中，我们很少处理结构化数据。理解
邀月·2020-03-29 18:00

英语文本处理工具库2 — spaCy

网易云课堂AI工程师（自然语言处理）学习笔记，接上一篇《英文文本处理工具库1—NLTK》。
Littletree_Zou·2020-03-29 09:00

用python处理文本数据

谈起python的自然语言处理，肯定会让人想起NLTK。不过上面这两个任务并不需要NLTK这个库，只是用到了gensim。由于涉及中文，所以还用到了jieba来做中文分词。Ｑ：Gensim是什么东西？
爱装十三的书呆子·2020-03-26 22:45

python35下的NLTK工具的安装和配置

未经允许，不得擅自改动和转载首先要说明的是我的安装环境是win764位，安装了python35官网下载NLTKhttps://pypi.python.org/pypi/nltk我安装的是nltk-3.2.4
双愚·2020-03-26 21:28

说说itertools模块里的combinations

itertools基本是我用过的python内置模块里的topone，超级无敌好用，各种迭代器简直不要太六，仿佛nltk一般神奇。
Ryan_Yang·2020-03-25 23:28

TF-IDF的算法Python实现和简单示例（上）

开发环境：Python3.6.0NLTK3.2（NLTK是一个在自然语言
牛肉咖喱饭·2020-03-17 22:13

【记录】python nltk Stem 和 Lemmatization 的区别

使用方法fromnltk.stem.porterimportPorterStemmerfromnltk.stem.lancasterimportLancasterStemmerfromnltk.stemimportSnowballStemmerfromnltk.stemimportWordNetLemmatizerfromnltk.corpusimportwordnetporter_stemmer
摸鱼真快乐·2020-03-16 23:55

Python nltk 英文词性分析

在NLP任务中，常需要分析单词的词性，借助nltk库的pos_tag方法可以较好地实现。
龙腾Zero·2020-03-16 09:38

Python入门：NLTK（二）POS Tag, Stemming and Lemmatization

常用操作Part-Of-SpeechTaggingandPOSTaggerPOS主要是用于标注词在文本中的成分，NLTK使用如下：>>>importnltk>>>text=nltk.word_tokenize
不务正业的Yuez·2020-03-15 15:44

【火炉炼AI】机器学习034-NLP对文本进行分词

【火炉炼AI】机器学习034-NLP对文本进行分词(本文所使用的Python库和版本号:Python3.6,Numpy1.14,scikit-learn0.19,matplotlib2.2，NLTK3.3
科技老丁哥·2020-03-13 22:37

关系抽取

1、NLTK：http://www.cnblogs.com/createMoMo/archive/2013/05/30/3109464.htmlpython使用nltk提取文本实体间的联系：http:/
Babyzpj·2020-03-01 03:21

GitHub值得关注记录

GitHub关注记录@Date2017.06.02AI深度学习笔记https://github.com/exacity/deeplearningbook-chineseNLTK下载使用的数据https:
voltric·2020-02-28 05:28

数据分析-词频统计-nltk自然语言处理

智能决策上手系列教程索引这一篇我们针对之前爬取的拉勾网职位信息进行词频统计，看一下出现频率最高的关键词是哪些。如果您还没有抓取，请从这里直接下载100个json搁置职位文件密码:tfdv读取数据由于我们之前是吧每个职位都存储为单个的csv文件，所以我们先把它们的details职位要求细节信息读取出来。代码如下，具体说明参照之前的文章。#cell-1定义读取细节的函数defreadDetail(fi
zhyuzh3d·2020-02-27 15:38

NLTK（一）：英文分词分句

一、NLTK的安装如果是python2.x的环境，安装命令如下：sudopipinstallnltk如果是python3.x的环境，安装命令如下：sudopip3installnltk成功地执行了上述命令后
蓝天白云bubble·2020-02-27 12:14

利用auomator从文章中提取单词列表

前提是你安装好了python3以及nltk这个库。
鸭梨山大哎·2020-02-27 11:19

5 分类与标注词汇

importos,re,nltkfromnltk.corpusimportwords,state_union,brown,treebankfromcollectionsimportdefaultdict
shashaslife·2020-02-27 10:46
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