nltk

0зной

1ответ

Объединить различные типы функций (Классификация текста)

Я выполняю задачу классификации текста У меня возникла проблема. Я уже выбрал 1000 лучших коллекций объектов, используя подход «сумка слов». Теперь я хочу использовать другие функции на основе части р

python text classification nltk 2017-01-01

---

1зной

1ответ

NLTK Названный Распознавание объектов для столбца в наборе данных

Благодаря "ALVAS" код отсюда, Named Entity Recognition with Regular Expression: NLTK и в качестве примера: from nltk import ne_chunk, pos_tag from nltk.tokenize import word_tokenize from nltk.tree i

python nlp nltk named-entity-recognition 2017-01-04

---

-5зной

2ответ

может я конвертировать 3-граммовый TXT в НОБ для CRF люкс

TXT в этом формате 3-грамм: None,None,kgo,gop,ope,Test_Sepedi None,kgo,gop,ope,pel,Test_Sepedi kgo,gop,ope,pel,elo,Test_Sepedi gop,ope,pel,elo,None,Test_Sepedi ope,pel,elo,None,None,Test_Sepedi N

python nltk chunking crf 2017-01-04

---

0зной

1ответ

Классификация настроений с классификатором NLTK Naive Baysian

Я использую наивный байесовский классификатор с NLTK. Но когда я тренирую классификатор с извлеченными функциями, он дает ошибку «слишком много значений для распаковки». Я просто начинаю питон. Вот ко

python nltk 2017-01-04

---