nltk

    0зной

    2ответ

    У меня есть набор тегов, которые мне интересны при подсчете. Скажем, они: pos_tags = ["NN", "NNS", "JJ"] Я хочу, чтобы моя программа для перебора списка предложений, которые, возможно, выглядит след

    0зной

    1ответ

    Прямо сейчас у меня есть куски: ('together', 'RB') (Chunk outer/JJ space/NN) И я пытаюсь преобразовать, что строки: "together" "outer space" На поверхности это кажется прямо вперед, но, видимо,

    0зной

    2ответ

    Какие ML-алгоритмы можно использовать для обучения фраз действия в данном Приговоре. Sentence1:I want to play cricket Label1: play cricket Sentence2: Need to wash my clothes Label2: wash clothes

    1зной

    1ответ

    У меня есть список обработанных текстовых файлов, который выглядит примерно так: текст = «Это первый текстовый документ» это второй текстовый документ "это третий документ " Я был в состоянии успешно

    0зной

    1ответ

    Я новичок в Python, поэтому я не очень об этом. Я использую nltk для обозначения частей речи в предложении. Затем я захотел их разбить. Я закончил с пометкой POS. Я не знаю, как тренировать chunker на

    0зной

    1ответ

    Я хочу взять в текстовый запустить лексемизацию, игнорируемых слов, удалить, Леммы и других видов анализа , а затем распечатать пункты, которые отвечают определенным критериям/оценка Однако вышеописан