我正在尝试开发一个android应用程序,它可以识别cmusphinx的一些命令。Cmusphinx工作得很好,但是它使用的字典有太多的词汇量,我不需要。我所做的就是用创建一个新字典,并将它添加到PocketSphinxAndroidDemo中。最后,我犯了一个错误
01-20 11:14:34.492: E/cmusphinx(3586): ERROR: "ngram_search_fwdtree.c", line 336: No word from the language model has pronunciation in the dictionary
是什么导致了这个
在尝试实现一个特定说话人的语音识别系统时,我遇到了一些问题。当采用说话人15分钟语音的声学模型时,错误率太高(从6-10个单词中识别出正确的1个单词)。我所做的: 1.我已经将阿拉伯语单词转录成俄语,并将它们放入字典中。2.我已经尝试了ru4sphinx项目的旧模型msu_ru_zero.cd_cont_2000和cmusphinx-ru-5.2的新模型(目前最新的俄语声学模型)。3.我使用了我从自己研究领域的文本中制作的词典和语言模型。在utf-8中有将近200MB的俄语文本。但只有一小部分阿拉伯语词汇在这本词典里。
只有很少的(40个中的4个)音频音轨改编失败,“align audio t
我正在使用CountVectorizer从一个大型文档数据集(大约1,500万份文档)中提取文本特性。我还将HashingVectorizer作为一种替代方案,但我认为CountVectorizer是我所需要的,因为它提供了更多关于文本特性和其他内容的信息。
这里的问题有点常见:在拟合CountVectorizer模型时,我没有足够的内存。
def getTexts():
# an iterator that will yield each document from the database
vectorizer = CountVectorizer(max_features=500
我想使用一个sklearn分类器,它使用的是n个特征。此外,我想做交叉验证,以找到最佳顺序的n-克。然而,我还是有点纠结于如何把所有的部分整合在一起。
现在,我有以下代码:
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.model_selection import cross_val_score
from sklearn.model_selection import KFold
from sklearn.feature_extrac
请告诉我出了什么问题,以及如何纠正。
data = open(r"C:\Users\HS\Desktop\WORK\R\R DATA\g textonly2.txt").read()
labels, texts = [], []
#print(data)
for i, line in enumerate(data.split("\n")):
content = line.split()
#print(content)
if len(content) is not 0:
labels.append(content[0])
我需要根据文件夹中的文件列表创建未知数量的python变量。
我发现我可以使用全局字典来创建和初始化这些变量:
# libraries import
import os.path
import glob
import numpy as np
# list of all the text files in the folder
list = glob.glob("*.txt")
# creation of the variables based on the name of each file
for file in list:
shortname = os.path
我知道,在Python中的Scikit-learn包中创建计数向量器时,可以指定最小频率。然而,我想知道,如果你不提供先验词典的话,情况是否如此?当我提供自己的自定义词汇表(列表)时,这个参数似乎不起作用。
为了解决这个问题,我重新阅读了min_df参数的文档:
Parameters :
min_df : float in range [0.0, 1.0] or int, optional, 1 by default
When building the vocabulary, ignore terms that have a term frequency strictly lowe
我有一本情感字典,里面有积极的和消极的词汇,它们都有情感力量的价值。我的主要工作是检查这个强度值对最终分类是否有影响。这意味着我想检查“好”(strength=6)和“优秀”(strength=9)的文本是否有不同的最终情感得分。
我在为SVM创建特征向量时感到困惑。如果我使用TF-IDF度量或POS tagging,它不检查强度值。因此,本文的主要问题是如何在支持向量机中使用该强度值,以及如何生成包含词强度值的特征向量?
例如,
"This book is good."
对于这句话,如何生成考虑强度值的特征向量?
首先,我考虑将强度值与词频相乘,并使用这个加权分数作为特
下面的代码是一个分析海量语料库的例子。我希望将术语文档矩阵限制为1000个最频繁的unigram,但是将max-features参数更改为n仅返回第一个n unigram。有什么建议吗?
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
import pandas as pd
corpus = ['Hi my name is Joe.', 'Hi my name is Donald.']
vectorizer = TfidfVectorizer(max_features=3)
X =
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB
from sklearn.metrics import (f1_score,precision_score,recall_score)
ifile=open("train_pos.txt")
rows = []
for ln in ifile:
rows.append({'te
我正在尝试创建一个脚本,它将接收用户信息并将信息填充到word模板中。
我一直收到以下错误,我不明白为什么:
TypeError: merge() argument after ** must be a mapping, not str
我的脚本首先从用户收集信息并将其存储到字典中。然后执行以下代码:
stress_notes_document = MailMerge(os.path.join(new_path,new_notes))
stress_notes_document.merge(
TR_num = packet_info['TR#'],