word_tokenize

2022-03-23

自然语言处理实验演示-16.高级文本分词器除了基本的文本分词word_tokenize，NLTK还提供了更多的针对特定NLP任务的高级文本分词标记工具。

跨象乘云·2024-02-13 05:32

NLTK下载punkt、stopsword

1、NLTK下载punkt并放置文件fromnltkimportword_tokenizesents=[sent1,sent2]print(word_tokenize(sent1))报错：D:\Anaconda3

饿了就干饭·2023-11-14 10:25

提取英文新闻文本地名及统计出现的数量，制作词云图

importpandasaspdimportnltkfromnltkimportne_chunk,word_tokenize,pos_tagfromcollectionsimportCounterfromwordcloudimportWordCloudimportmatplotlib.pyplotaspltfromconcurrent.futuresimportThreadPoolExecutor

Wenliam·2023-10-25 06:55

酒店评论情感分析（3）

magtech.com.cn/Jwk_infotech_wk3/article/2017/2096-3467/2096-3467-1-3-62.shtml发现了一篇高大上的文章经过思路启发，做了词干提取和统一小写words=word_tokenize

想守护令人心疼的美好·2023-01-13 11:17

python自然语言处理——NLTK——词性标签（pos_tag）的字典重构

原因是like和hate的词性在字典里居然被算作IN和NNa_sentence='likehate'token=word_tokenize(a_sentence)pos_tag(word_tokenize

JasonJarvan·2022-12-28 08:55

NLP词性分析，实体分析，句法树构造（依存句法树分析）

使用nltk中的方法：word_tokenize分割单词sent_tokenize分割句子注意：NLTK分词或者分句以后，都会自动形成列表的形式词性标注说明：列表中每个元组第二个元素显示为该词的词

jiangchao98·2022-12-15 14:30

Resource punkt not found. Please use the NLTK Downloader to obtain the resource错误解决方案

Resourcepunktnotfound.PleaseusetheNLTKDownloadertoobtaintheresource错误解决方案一、首先前提是已经安装了python的nltk库（见下图），目的是调用nltk库的word_tokenize

rothschildlhl·2022-12-09 16:29

NLP自然语言处理（二）—— 语料及词性标注 & 分词 & TFIDF

通常，NLP无法一下子处理完整的段落或句子，因此，第一步往往是分句和分词分词的话，对于英语句子，可以使用NLTK中的word_tokenize函数，对于中文句子，则可使用jieba模块语料及词性标注词性标注就是给每个词打上词类标签

hxxjxw·2022-12-05 16:32

NLTK：Resource punkt not found. Please use the NLTK Downloader to obtain the resource

NLTK详细功能介绍…………………………hhhh更新ing提示Resourcepunktnotfound因为作业需要，就用了NLTK里面的分词（word_tokenize()），还有提取词干（PorterStemmer

PleaseBrave·2022-11-22 17:49

NLP（一）词袋模型及相似度

对于英语句子，可以使用NLTK中的word_tokenize函数，对于中文句子，则可使用jieba、ltp

TFATS·2020-09-14 18:00

自然语言处理

nltk自然语言处理工具箱对句子进行分词：word_tokenize词根还原：lemmatizer

Yingying_code·2020-09-12 10:56

自然语言处理学习1：nltk英文分句WordPunctTokenizer、分词word_tokenize和词频统计FreqDist

1.分句SentencesSegment：使用nltk中的punkt句子分割器进行断句加载：nltk.data.load('tokenizer/punkt/english.pickle')importnltkfromnltk.tokenizeimportWordPunctTokenizerimportnumpyasnp#输入一个段落，分成句子（Punkt句子分割器）paragraph="Life

zhuzuwei·2020-08-11 02:34

使用NLTK进行英文文本的分词和统计词频

词形归一标注词性去停用词统计词频生成英文词云分词先将文档读入，然后全部变为小写txt=open("English.txt","r").read()txt=txt.lower()#将英文全部变为小写中文分词需要专门的方法：英文分词就可以直接使用word_tokenize

Lluvia_2323·2020-08-10 12:50

關於英文預處理

tokenizerfromnltkimportword_tokenizecontent=word_tokenize(html_doc.decode('utf8'))但是這個就不能去除標點符號了RegexpTokenizerfromnltk.tokenizeimportRegexp

阿o醒·2020-02-17 12:53

NLTK下载后找不到资源

fromnltkimportword_tokenizefromnltkimportTexttokens=word_tokenize("Hereissomenotveryinterestingtext")

AnyL8023·2019-12-22 04:28

使用gensim加载预训练的词向量

Mr番茄蛋·2018-10-11 21:59

NLP Lemmatisation（词性还原）和 Stemming（词干提取） NLTK pos_tag word_tokenize

词形还原（lemmatization），是把一个词汇还原为一般形式（能表达完整语义），方法较为复杂；而词干提取（stemming）是抽取词的词干或词根形式（不一定能够表达完整语义），方法较为简单。Stemming（词干提取）：基于语言的规则。如英语中名词变复数形式规则。由于基于规则，可能出现规则外的情况。#PorterStemmer基于Porter词干提取算法fromnltk.stem.porte

青盏·2018-03-03 14:57

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