从Python Counter()结果中提取特定单词对的共现值的有效方法
从Python Counter()结果中提取特定单词对的共现值的有效方法可以通过以下步骤实现：
步骤1：导入Counter类 首先，需要从collections模块中导入Counter类。Counter类是一个有序的容器，用于跟踪可哈希对象的数量。
from collections import Counter步骤2：创建Counter对象 然后，创建一个Counter对象，并将文本数据作为参数传递给Counter类的构造函数。假设文本数据存储在一个列表或字符串中。
text = "I love Python programming. Python is a powerful language."
counter = Counter(text.split())步骤3：提取特定单词对的共现值 现在，可以使用Counter对象的get()方法来提取特定单词对的共现值。该方法接受一个单词对作为参数，并返回共现值。
co_occurrence = counter.get(("Python", "programming"), 0)在这个例子中，我们提取了单词对("Python", "programming")的共现值，如果该单词对不存在于Counter对象中，我们将默认共现值设置为0。
步骤4：打印结果 最后，可以打印提取的共现值。
print(f"The co-occurrence value for the word pair ('Python', 'programming') is: {co_occurrence}")完整的代码示例如下：
from collections import Counter
text = "I love Python programming. Python is a powerful language."
counter = Counter(text.split())
co_occurrence = counter.get(("Python", "programming"), 0)
print(f"The co-occurrence value for the word pair ('Python', 'programming') is: {co_occurrence}")这是一个简单的例子，展示了如何使用Counter对象从文本数据中提取特定单词对的共现值。根据具体需求，可以根据文本数据的结构和类型进行适当的调整。
相关·内容
我对Python非常陌生，所以我不确定是否有简单的解决方案来解决我的问题。我有一个庞大的文本语料库，分为大约40,000个文档，每个文档都在一行中(已经进行了标记，所以一行中的每个单词都是一个标记)。我使用以下代码计算了每个两个单词组合的共现次数： import itertools
from itertools import combinations
from collections import Counter
cooccurrences = []
for tokens in data['tokenized_text']:
tokens_pairs = iter
浏览 20提问于2021-01-21得票数 0
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我有一个函数可以统计评论中中心词和上下文词之间的共现次数。
def get_coocs(x):
occurdict={}
# Pre-processing
tokens = nltk.word_tokenize(x)
tokenslower = list(map(str.lower, tokens))
# Save all the nouns in each review
allnouns=[word for word in tokenslower if word in cent_vocab]
#
浏览 12提问于2021-06-04得票数 2
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我需要为生物实体的同时出现计算PMI分数，例如Gene A - Gene B或Gene C - Disease A。从中提取了共现现象。我使用Python 3。
对于一组文档，我通过共现类别(如freq(x)或Gene-Disease )提取了所有实体的个体计数( Gene-Gene和freq(y) )，并提取了实体对( freq(x,y) )的共现计数。所有计数都存储在一个Dict中。
从原始统计中计算Pointwise互信息(PMI)分数的最佳方法是什么：
创建两个数据框架(一个用于单个计数，一个用于共现计数)
创建两个矩阵？(与上文相同)
另一种方法？
假设一组数据有
浏览 7提问于2017-09-06得票数 0
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我有两根绳子如下所示。
(128项搜索记录中的1至50项)(共128项搜索记录)
我只需要提取单词128，这只是“搜索”的前一个单词。有人能指导我如何用javascript提取它吗？
浏览 7提问于2022-08-02得票数 -1
我正在考虑自己实现一个POS标签。POS标签，提取句子中一个单词的语法角色。
根据我的研究，词共现是一种分析词发生的技术，它可以用来构造一个图，其中节点是词，它们之间的权重是它们的共现权。
我想知道是否有一种方法可以将聚类算法应用到这个图形上，根据它们的语法角色对单词进行分组？我的意思是我想和POS标签师做同样的事。其主要思想是，在构造共现图之后，如何将聚类或社区检测算法应用到基于节点在句子中的角色的分组中？例如，将作为动词的节点分组，或将作为名词的组节点分组。在聚类中，我不需要知道这是否是动词，我只想对具有类似图形语法的节点进行分组。然后我会分析它们，找出它们是否是动词、名词或.如果你考虑
浏览 0提问于2021-01-14得票数 1
我正在尝试打印在Python文件中的单词和行号。目前，我正在为第二个单词获得正确的数字，但我查找的第一个单词没有打印正确的行号。I 必须通过迭代幼稚，使用字典存储行号，删除新的行字符，删除标点符号，并在提取数字时跳过空行。我需要添加一个实际上是列表的值，这样如果单词包含在多行中，我就可以将行号添加到列表中。
经调整的代码：
def index(f,wordf):
infile = open(filename, 'r')
dct = {}
count = 0
for line in infile:
count += 1
浏览 6提问于2016-05-13得票数 2
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在共现中追加键值
、、、、
我有一个文本语料库:来自一个包含各种句子和段落的文件
下面是我的代码：
import re
import nltk
from nltk.tokenize import RegexpTokenizer
import math
from collections import Counter
with open("descriptionsample.tsv", "r") as openfile:
frequency = Counter()
stopwords = nltk.corpus.stopwords.words('english')
tokeni
浏览 2提问于2014-01-16得票数 1
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我需要帮助使用Java中的字符串来完成这一任务。给我解释的最好方法就是举个例子。
因此，我想从两个句子(用户的输入)中提取跳过双格，然后能够在相似性方面相互比较。
第一句：“我喜欢青苹果。”第二句：“我喜欢红苹果。”
此外，还有一个名为“距离”的变量，用于获取单词之间的距离。(目前这并不是很重要)
结果
使用3的距离从第1句中提取的跳过二进制数将是：
{我爱}，{我绿}，{我绿}，{爱绿}，{爱苹果}，{绿苹果}
(共6比克)
使用3的距离从第2句中提取的跳过二进制数将是：
{我爱}，{我红}，{我红}，{爱红}，{爱苹果}，{红苹果}
(共6比克)
到目前为止，我已经考虑过使用String
浏览 2提问于2016-11-24得票数 1
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单词嵌入是如何影响单词相似度的？
、、、、
我正在尝试应用word2vec/doc2vec来查找相似的句子。首先考虑单词相似度的word2vec。我所理解的是，CBOW可以用于在给定上下文的情况下找到最合适的单词，而Skip-gram用于在给定某个单词的情况下查找上下文，因此在这两种情况下，我都会得到频繁出现的单词。但是如何找到相似的单词呢？我的直觉是，由于相似的单词往往出现在相似的上下文中，因此单词相似度实际上是通过上下文/共现单词之间的相似度来衡量的。在神经网络中，当隐藏层上的某个单词的向量表示传递到输出层时，它会输出共现单词的概率。因此，共现词会影响某些词的向量，而且由于相似词具有相似的同现词集合，因此它们的向量表示也是相似的。为
浏览 1提问于2017-12-05得票数 1
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如何使用语义自动标注一组单词？
、、、、
上下文是:我已经有了由kmeans应用于互联网搜索查询并使用搜索引擎结果中的常见urls作为距离( urls而不是单词的共现，如果我简化了很多)产生的单词(实际上是短语)集群。
我想使用语义自动标记聚类，换句话说，我想提取围绕一组短语的主要概念。
例如，很抱歉我的例子的主题-如果我有以下一堆问题：“我丈夫袭击了我”，“他被警察逮捕了”，“审判仍在进行中”，“我丈夫可能因为骚扰我而入狱？”，“自由律师”我的研究涉及家庭暴力，但很明显，这个分类集中在问题的法律方面，所以标签可能是“合法的”。
我是NPL的新手，但我必须准确地说，我不想使用POS标记来提取单词(或者至少这不是预期的最终结果，但可能是
浏览 0提问于2015-07-01得票数 9
在sucha中实现共现矩阵是指在给定值的邻域内word1发生次数为word2的一种方法，即5.有100个单词和1000个句子的列表。那么，如何使用python计算大小(100* 100)的共现矩阵呢？
浏览 0提问于2018-10-22得票数 4
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计数排序共现矩阵
、、、、
我在熊猫身上有一个共现矩阵。如何获得所有组合的共现值，不进行循环排序降序？(我没有在对角线的另一边写值，但它们在那里，并保存镜像值)
输入：
A B C D E F
A 0 1 0 1 2 0
B 0 3 1 1 1
C 0 1 8 9
D 0 2 6
E 0 9
F 0
输出：
CF 9
EF 9
CE 8
DF 6
BC 3
AE 2
DE 2
AB 1
AD 1
BD 1
BE 1
BF 1
CD 1
AC 0
AF 0
浏览 2提问于2018-03-13得票数 0
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我正在尝试应用word2vec/doc2vec来找到类似的句子。首先，考虑word2vec的词相似性。我所理解的是，CBOW可以用来在给定的上下文中找到最合适的单词，而Skip-gram是用来查找给定某个单词的上下文的，所以在这两种情况下，我都得到了频繁发生的单词。但是找到类似的词是如何工作的呢？我的直觉是，由于相似的词往往发生在相似的语境中，所以词语的相似性实际上是从上下文/共现词之间的相似性来衡量的。在神经网络中，当隐层上的某个词的向量表示传递到输出层时，它输出共现词的概率。因此，共现词对某些词的向量有影响，而且由于相似词有相似的共现词集，它们的向量表示也是相似的。为了找到相似度，我们需要
浏览 0提问于2017-12-05得票数 1
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我正在做一个小脚本，试图比较文本文件中的单词，目前，我已经能够比较提取所有单词并统计它们的频率，现在，我如何才能使算法仅从.txt中提取由我确定的列表中的单词...到目前为止，我有这个 from collections import Counter
def word_count(filename):
with open('hola.txt','r') as f:
return Counter(f.read().split())
counter = word_count('hola.txt')
for i in coun
浏览 17提问于2020-10-24得票数 0
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在python中，为了解决这个问题，我有一个名为list_1的列表。嵌入在这份名单中的是一些较小的名单。我想逐一查看这些列表，并删除小于3个字符的任何单词。我已经尝试了很多方法，但我什么也想不出来。我想我也许可以创建一个循环，遍历每个单词并检查它的长度，但是我似乎什么都不能工作。
欢迎提出建议。
编辑:最后使用了代码
while counter < len(unsuitableStories): #Creates a loop that runs until the counter is the size of the news storys.
for word in unsu
浏览 3提问于2014-03-11得票数 0
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如何从字符串中提取单词，用标点符号、空格、数字、使用任何etc...Without、replace或re之类的库分隔这些单词。我仍然在学习python，这本书建议不要使用list和string方法来寻找解决方案。
Example Input : The@Tt11end
Example Output: ["The", "Tt", "end"]
这是我迄今为止的尝试：
def extract_words(sentence):
words_list = []
separator = [",",".",&
浏览 0提问于2019-06-12得票数 0
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我必须用python来计数列表中的单词频率，但我想要的是，我想根据单词的出现来计数，但我不想全部打印出来。
举个例子，我有一个列表
lists = ["me","sleep","love","me","love","love","love","rain","love","me","me","rain","book","book","rain","bo
浏览 5提问于2017-10-02得票数 1
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我正在寻找sklearn中的一个模块，它可以让你派生单词-单词共现矩阵。
我可以得到文档-术语矩阵，但不确定如何获得共现的单词-单词矩阵。
浏览 15提问于2016-02-23得票数 25
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当我试图实现一个函数来计数scala中的word共存时，我发现我的函数性能非常低。
共现一词是：
也就是说，我们有一个名单，
我们将为每个ListInt生成一个组合，
然后，我们将所有组合合并成一个映射，并对每个重复键的值进行求和。
组合：
0,1,2 -> ((0,1),1)，(0，2)，1，(1，2)，1)
合并组合：
(0，1)，1，(0，2，1)，((1,2),1) + ((0,1),1)，((0,2),1)，((1,2),1) =
HashMap{(0,1):2，(0,2):2，(1,2):2}
以下是scala版本：
val arr = Array.range(0, 1000
浏览 0提问于2018-06-05得票数 0
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我在R中有一个字符向量的列表，它表示一组共现的单词。从这里，我想提取一个字符向量，该字符向量捕获字符向量列表中出现的所有单词。我想我知道如何有效地从单词的字符向量转换为出现的单词的独特字符向量。我不知道如何有效地将字符向量列表折叠为单个字符向量。任何关于如何有效地处理这个或整个问题的技巧都将不胜感激！
浏览 0提问于2010-02-09得票数 5
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巨蟒长时间间隔的测量
、、、
在研究了Python3.x中测量时间的不同方法之后，我决定使用时间模块中的perf_counter()函数。当我用一个花了几秒钟时间运行的函数测试它的时候，它工作得很好，但是我想要从其中提取定时结果的代码需要几十个小时才能运行。
今天我得到了结果，令我惊讶的是，计时结果是按秒的分数排列的，这是很荒谬的。因此，我来问您为什么会发生这种情况，以及如何在Python3.x中准确地度量长时间间隔。
使用的代码如下：
optimization_times = []
for i in range(30):
# Search parameters on train set
print(
浏览 3提问于2020-03-25得票数 0
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我想要找到一个特定的单词出现在任何网页中作为输入。我使用了金字塔滑动窗口，我为所有的滑动窗口生成了HOG(梯度直方图)特征。
现在，我正在将所有窗口的HOG特征与我要提取的单词的HOG特征进行比较。
为了比较这两个HOG特征向量，我只对所有的i求和(vector1(I)- vector2(i))。
然而，结果低于预期。
我的疑问是，有没有更好的比较系统来比较每个窗口的HOG特征与我想要查找的单词的HOG特征。或者我应该训练一个像SVM这样的分类器来对窗口的HOG特征进行分类。
为了训练分类器，对于我想在我的数据集中找到的单词，我最多可以有100-200个元素。由于对于支持向量机来说，在数据集中
浏览 0提问于2017-10-17得票数 0
2回答
字典python中的二元语法实例
、、、、
我想遍历这个列表： inc_list = ['one', 'two', 'one', 'three', 'two', 'one', 'three'] 并创建一个字典，该字典显示相邻单词的所有二元语法及其出现的次数，同时将颠倒顺序的组合算作相等的颠倒组合，并排除相同的单词组合。因此，..'one', 'two'..和..'two', 'one'..都应该添加到字典中的('one', 'two
浏览 20提问于2020-03-29得票数 0
1回答
一种递归的单词计数
、、、
今天是我在编程方面的所有知识似乎都严重失败的日子之一，通过静脉注射的咖啡对这种情况没有任何帮助。
我看到了一个短语列表，这里有一些作为示例
"tax policies when emigrating from uk"
"shipping to scotland from california"
"immigrating to sweden"
"shipping good to australia"
"shipping good to new zealand"
"how to emigrate to cali
浏览 3提问于2014-01-09得票数 1
我正在尝试检查一行是否恰好有10个单词。我这样做的方法是，我复制这一行，一个接一个地提取，并递增计数器，如果它是10，我操作这行。但是我觉得这是非常低效的，因为我必须对每一行都这样做，而且大多数行都是10个单词。因此，我正在寻找一种更有效的方法来做到这一点。
while(getline(ifs, line)){
istringstream iss (line);
int s_counter = 0;
istringstream iss_copy = iss; //create a copy to test if there are 1
浏览 3提问于2013-02-25得票数 0
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0回答
熟悉关系型数据库，如Mysql。最近，我正在做一个使用MongoDb存储100000个文档的项目。这些文档的结构如下：
{
"_id" : "1",
"abstract" : "In this book, we present ....",
"doi" : "xxxx/xxxxxx",
"authors" : [
"Davis, a",
浏览 13提问于2017-12-06得票数 0
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基本上，我试图在一个循环中的两个字符串之间提取文本，因为在提取信息后，这两个单词中的一个会发生变化。
例如，字符串是：
string = alpha 111 bravo 222 alpha somethingA end, 333 bravo somethingB end 444 alpha 555 bravo
所以我想提取alpha和end之间的文本，然后提取bravo和end之间的文本。我的文件中有相当多的这些独特的单词，所以我有一个列表和一个计数器来浏览它们。请参见以下代码：
string = 'alpha 111 bravo 222 alpha somethingA end, 3
浏览 4提问于2013-02-04得票数 2
enter image description here我已经创建了一个word文档，并使用python docx在该文档中添加了一个页脚。但现在我想替换页脚中的文本。 例如:我在页脚中有一个段落，即“第1页到第10页”。我希望找到单词" to“并将其替换为" of”，这样我的结果将是“第1页，共10页”。 我的代码： from docx import Document
document = Document()
document.add_heading('Document Title', 0)
section = document.sections[0]
f
浏览 16提问于2019-02-18得票数 1
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下面是我必须检索前20个显示元素的代码
countStemWords = Counter(ListofStemWords)
countStemWords.most_common(20)
我知道计数器是Dict的子类，其中键是出现的单词，值是单词出现的次数。我想要做的是仅仅检索那些没有前20位出现单词的值的键，并将它们存储到一个列表中。例如,
('code', 4193), ('gt', 1522), ('python', 1293)...
至
(code), (gt), (python)...
并将结果(没有括号和逗号)存储到一个列表中，以便
l
浏览 2提问于2017-10-24得票数 0
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2回答
我试图理解为什么潜在的狄利克雷分配(LDA)在像Twitter这样的短文本环境中表现不佳。我已经读过论文“A biterm topic model for short text”，然而，我仍然不理解“单词共现的稀疏性”。
在我看来，LDA的生成部分对于任何类型的文本都是合理的，但在短文本中导致糟糕结果的是采样过程。我猜LDA基于两个部分对一个单词的主题进行采样：(1)同一文档中其他单词的主题(2)该单词其他出现的主题分配。由于短文本的(1)部分不能反映它的真实分布，这会导致每个单词的主题分配不佳。
如果你发现了这个问题，请随时发表你的想法，并帮助我理解这一点。
浏览 2提问于2015-04-22得票数 25
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2回答
我正在从事一个NLP (自然语言处理)项目，在该项目中，我使用了集合库中的Python计数器()函数。我得到的结果如下：
输出
Counter({'due': 23, 'support': 20, 'ATM': 16, 'come': 12, 'case': 11, 'Sallu': 10, 'tough,': 9, 'team': 8, 'evident': , 'likely': 6, 'rupee': 4,
浏览 1提问于2018-04-20得票数 2
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我有一个段落，想要计算给定固定窗口大小的单词的共现矩阵。
a='Apply singular value decomposition to obtain word embeddings and compare with word2vec'.split()
list(skipgrams(a,n=2,k=4))
输出是一个元组列表
[('Apply', 'singular'), ('Apply', 'value'), ('Apply', 'decomposition'),...]
如何
浏览 0提问于2018-11-08得票数 0
是否有方法检查子字符串是否包含整个单词，而不包含子字符串。
设想以下场景：
public class Test {
public static void main(String[] args) {
String[] text = {"this is a", "banana"};
String search = "a";
int counter = 0;
for(int i = 0; i < text.length; i++) {
if(text
浏览 11提问于2016-04-22得票数 2
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2回答
我想在一个庞大的文本语料库(> 10亿标记)中存储单词在各种上下文中共同出现的频率。我需要存储单词对、共现类型(例如，word1在与word2相同的句子中，word1在与word2相同的段落中)，以及一些关于共存文本的元数据(例如，年份、作者、出版商)。因此，单个行看起来可能如下：
word1 word2 count decade publisher author context_type
---------------------------------------------------------------------
nuclear dang
浏览 0提问于2019-05-20得票数 4
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1回答
我想在R中计算一个单词共现矩阵。我有以下句子的数据框架-
dat <- as.data.frame("The boy is tall.", header = F, stringsAsFactors = F)
dat[2,1] <- c("The girl is short.")
dat[3,1] <- c("The tall boy and the short girl are friends.")
这给了我
The boy is tall.
The girl is short.
The tall boy and the sho
浏览 6提问于2016-11-07得票数 2
我有一个共现矩阵，一个对称矩阵(Numpy Array)，其中每个单元格指示两个共现字的频率。
在这个矩阵中，我要计算关联强度。它被定义为单词i和j共发生的次数，除以i和j的总频率的乘积：
def calculate_association_strength(self, cooc, i, j, word_occurrences):
return cooc/(word_occurrences[i]*word_occurrences[j])
在此：
cooc =单词i和j的共存，其大小为vocabulary_size x vocabulary_size.word_occurence
浏览 7提问于2022-12-01得票数 0
我试图使用Collections.counter与lxml一起计算xml文件中的所有名词和形容词，其中名词和形容词标记如下所示：
<word id="2" start="7400" end="7411" tag="NN">Ministerien</word>
其中tag="NN“表示名词。我只想把这些拿出来，然后把它们加到柜台上，但我很难这样做。目前，我可以提取所有单词并对它们进行计数，但在lxml中找不到只取某些子标记的方法。
这是当前的相关代码。
context = etree.iterpars
浏览 1提问于2015-07-30得票数 1
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我不理解算法级别的奇异值分解。但我知道人们用它来降低维度。我有两个共现矩阵(维度是50,000个单词乘以50,000个单词)，它们存储关于任何单词一起使用的次数的信息。这两个矩阵以相同的方式构造(行和列相互匹配)。
如果我执行SVD将它们的维数降低到300，那么两个矩阵的新列是否仍然彼此匹配并表示相同的语言结构？
浏览 18提问于2018-03-10得票数 0
因此，我尝试从.txt文件中提取最常用的单词，然后将4个最常用的单词放入csv文件中。(如果需要，还可以添加)，此时它正在提取最常用的单词，并添加到csv文件中。但它会将每个字母附加到一个单元格中。 python import collections
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import csv
fields=['first','second','third']
# Read input file, note the encoding is specifi
浏览 15提问于2019-02-06得票数 1
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假设我有两个矩阵(例如距离矩阵)，并且我想得到矩阵A中满足条件A和矩阵B中满足条件B的行值的共存性。
set.seed(123)
matrix_A = dist(sample(1:100, 4))
1 2 3
2 50
3 12 38
4 57 7 45
matrix_B = dist(sample(seq(0.1, 0.9, 0.001), 4))
1 2 3
2 0.717
3 0.332 0.385
4 0.041 0.676 0.291
现在我想用一个简单的规则:多久.
矩阵A中大于4
浏览 0提问于2019-09-12得票数 0
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是否可以搜索一系列单词并提取下一个单词。例如，在txt文件中，搜索单词'Test‘，然后直接返回该单词？
Test.txt
This is a test to test the function of the python code in the test environ_ment
我希望得到结果：
to, the, environ_ment
浏览 21提问于2018-01-05得票数 0
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2个包含单词的txt文件(例如歌词)
包含我要在这两个文件中计数的单词的1个txt文件^
包含单词+ count的1个txt文件
file1 = open(r'E:\Users\OneDrive\Desktop\python\file1.txt','r')
file2 = open(r'E:\Users\OneDrive\Desktop\python\file2.txt','r')
file3 = open(r'E:\Users\OneDrive\Desktop\python\words.txt','r&#
浏览 0提问于2020-01-25得票数 0
我正在使用WeasyPrint库在页面底部打印页码。HTML中@page元素的语法如下： @bottom-center {
counter-increment: page;
content: "Page " counter(page) " of " counter(pages);
margin: 10px 10px 25px 10px;
} 以前，这种方法是有效的，并且会为1页文档打印“第1页，共1页”。最近，它在不更改任何代码的情况下打印“第2页，共1页”。 对于实际有两页长的文档，我得到
浏览 9提问于2019-07-04得票数 0
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只要用户继续输入文本，程序就应该从用户那里获得几个单词(数字未知)，然后将它们打印为列表。 假设用户输入一些单词，如下所示： Aang Kyoshi Shirin Farhad Parand Kamran 输出应为： [Aang, Kyoshi, Shirin, Farhad, Parand, Kamran] 我写下了这段代码： #include <iostream>
#include <string>
using namespace std;
int main()
{
string current;
int counter = 1;
w
浏览 86提问于2019-05-25得票数 0
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我正在为我正在做的这个项目而奋斗。
编辑:我希望程序能从字典中找到两个单词，它们是输入单词的字谜。我想要处理这个程序的方法是使用计数器(next())，然后遍历字典内容两次(查找第一个单词anagram，然后再查找下一个)。循环将从字典、计数器(该单词)中提取每个单词，并查看它是否是<=计数器(输入单词)。一旦程序找到了第一个字谜，它就会将这个单词添加到候选词中，然后进入第二个循环以找到第二个单词。
简单地说，如果我输入一个单词(或短语)，我希望这个程序运行一个字典文本文件(我保存了它)，并从字典中找到两个单词，这两个单词变成了字谜。例如，如果我输入“宿舍”的程序输出应该是“脏房间”，如
浏览 5提问于2021-10-19得票数 0
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是否有任何技术方法来搜索文章标题并返回其中最常用的重复单词的结果？
共三条：
敏捷的棕毛狐狸从懒狗身上跃过
夏天用的棕色袋子
新纪录运动员跳得更高
文章标题中使用最多的词语：
棕色
跳跃
浏览 0提问于2020-09-09得票数 0
谁能让我知道，我需要使用mysql从结果集中提取最后4行。结果集共返回6条记录。
但是，我需要记录是从最后四个...也就是，
Record-3
Record-4
Record-5
Record-6
浏览 0提问于2010-06-05得票数 1
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有没有人知道在Quanteda中将文本标记化后，是否可以添加自定义标记？ 我正在尝试对中文文本进行一些分析，但分词器无法将东盟的缩写“东盟”识别为一个单词(例如，见下文)。 或者，是否有适用于Quanteda的中文文本的替代标记器。我一直在使用Spacyr包，但目前还不能正常工作。 我做了一些函数，使用“特征共现矩阵”来计算其他单词在特定term的5个单词窗口中出现的次数，然后生成这些结果的表格(见下文)。然而，这似乎不适用于术语“东盟” ##Function 1
get_fcm <- function(data) {
ch_stop <- stopwords("
浏览 73提问于2021-07-09得票数 1
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我使用的是python 2.7。我想统计一下汉语的词频。我如何使用我的标记化列表来做到这一点？我想找出下一步句子的位置。所以，希望我能计算出单词的频率，并给出每个单词在同一时间的起点和终点。
我试图计算输入文件中的词频，这与我的标记化没有任何关系。但它也给了我一个错误的结果。对于计数器部分，它向我显示: Counter({u'\u7684'：1})，但我预期的结果是Counter({'的'：27})
#coding=UTF-8
userinput = raw_input('Enter the name of a file')
import cod
浏览 3提问于2013-11-05得票数 1
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我正在处理一个NLP任务，我需要计算文档的共现矩阵。基本公式如下：
这里我有一个形状为(n, length)的矩阵，其中每一行表示一个由length单词组成的句子。因此，所有的n语句都有相同的长度。然后，利用定义的上下文大小，例如window_size = 5，我想计算共现矩阵D，其中cth行和wth列中的条目是#(w,c)，这意味着上下文词c在w的上下文中出现的次数。
这里可以参考一个例子。
我知道它可以通过堆叠循环来计算，但我想知道是否存在一种简单的方法或简单的函数？我已经找到了一些答案，但它们不能在一个窗口滑过句子的情况下工作。例如：
那么，谁能告诉我，Python中有没有函数可以简明地
浏览 1提问于2017-01-15得票数 7
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