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如何在gensim中获得过滤后的二元文法的分数?

在gensim中获得过滤后的二元文法的分数,可以通过以下步骤实现:

  1. 首先,导入所需的库和模块:
代码语言:txt
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from gensim.models import Phrases
from gensim.models.phrases import Phraser
  1. 准备文本数据,并将其分词:
代码语言:txt
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sentences = [['this', 'is', 'an', 'example', 'sentence'],
             ['another', 'sentence'],
             ['yet', 'another', 'example', 'sentence']]
  1. 使用Phrases类构建二元文法模型:
代码语言:txt
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bigram = Phrases(sentences, min_count=1, threshold=1)

其中,min_count参数指定了一个词组(二元文法)在语料中出现的最小次数,threshold参数指定了一个词组被当作二元文法的阈值。

  1. 使用Phraser类将二元文法模型转换为更高效的形式:
代码语言:txt
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bigram_phraser = Phraser(bigram)
  1. 对文本数据进行二元文法过滤:
代码语言:txt
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filtered_sentences = [bigram_phraser[sentence] for sentence in sentences]
  1. 计算过滤后的二元文法的分数:
代码语言:txt
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scores = []
for sentence in filtered_sentences:
    score = 0
    for word in sentence:
        score += bigram.score([word])
    scores.append(score)

在上述代码中,我们遍历过滤后的每个句子,然后遍历句子中的每个词语,使用bigram.score([word])计算每个词语的二元文法分数,并将其累加到句子的分数中。

以上就是在gensim中获得过滤后的二元文法的分数的步骤。对于gensim库的更多详细信息和使用方法,可以参考腾讯云的相关产品介绍链接:gensim产品介绍

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