n-gram

1зной

1ответ

Эффективно выводить матрицу совпадений сроков из Google Nграмм

Мне нужно использовать лексические данные от Google Books N-grams для построения (разреженной!) Матрицы временных совпадений (где строки - слова и столбцы - это одни и те же слова, а ячейки отражают,

sparse-matrix n-gram google-books text2vec bigdata 2017-01-25

---

0зной

1ответ

Создайте униграммы из книг Google, которые начинаются с числа, с использованием regex

Код ниже, генерирует словари рассола для униграмм книг Google. Он генерирует 26 словарей, таких как словарь слов, начинающихся с a, b, c, ..., z. p = re.compile(r'^[a-z]*$', re.IGNORECASE) el = 'abcd

python regex nltk n-gram 2017-02-07

---

1зной

1ответ

Запись фильтрованных ngrams в outfile - список списков

Я извлек триграммы из кучи файлов HTML, следуя определенному шаблону. Когда я их печатаю, я получаю список списков (где каждая строка - триграмма). Я хотел бы распечатать его в outfile для дальнейшего

python file nlp nltk n-gram 2017-02-07

---

0зной

1ответ

Keras word embedding в четырехграмовой модели

Я следую за классом нейронной сети coursera, и я пытаюсь передать назначения с использованием python + keras вместо октавы. Я хочу предсказать четвертое слово, учитывая предыдущие три. Мои входные док

python keras embedding n-gram 2016-12-27

---

4зной

3ответ

Сформировать ngrams с Юлией

Сформировать биграммы слова в Джулию, я мог бы просто пронестись через исходный список и список, который падает на первый элемент, например: julia> s = split("the lazy fox jumps over the brown dog")

nlp zip julia-lang n-gram 2017-02-21

---

0зной

1ответ

Есть ли более эффективный способ найти наиболее распространенные n-граммы?

Я пытаюсь найти k наиболее распространенных n-граммов из большого корпуса. Я видел множество мест, предлагающих наивный подход - просто просматривая весь корпус и сохраняя словарь количества всех n-гр

nlp n-gram 2017-02-21

---