我想从一个句子中提取“所有”名词短语。我在想我怎么能做到。我有以下代码:
doc2 = nlp("what is the capital of Bangladesh?")
for chunk in doc2.noun_chunks:
print(chunk)
输出:
1. what
2. the capital
3. bangladesh
预期:
孟加拉国首都
我试过了spacy和StackOverflow的答案。什么都没用。似乎只有cTakes和Stanford core NLP才能给出这样复杂的NP。
任何帮助都是非常感谢的。
我在文档对象中添加了块
Document document = new Document();
document.add(new Chunk("This is a text"));
document.add(new Chunk("This is another text"));
document.close();
我试图使用setAlignment(Element.ALIGN_JUSTIFIED)方法,但看起来它只适用于段落。
我们如何在这里证明文档对象的正确性?
我有一项任务需要从记忆中找到类似的句子。任务读取输入文件,其中包含:
a b c
c d e f
f h g w
.............
然后,给出一个新的查询,ex
h g w
回报应该是
f h g w
它是输入文件中包含所有查询单词的行。
我想知道如何有效地存储输入句子,以便能够有效地用于查询。
我想把这个if语句转换成线性方程。 for i,j -> 1 to n
if D[i]>D[j] and f[i] > s[j] then w[i]+=c[j] 下面这行是我到目前为止想到的,但我不知道如何写剩下的部分。C(j)必须乘以一个短语(该短语是一个代码条件),如果该短语的结果(在下面的括号中)是1,则将C(j)添加到w(j),如果它是0,则不要将其添加到w(j)。你能告诉我如何编写条件,如果条件为真,它就变成1,如果条件为假,它就变成0? sum( j, c[j]*(?) )
在许多情况下,301重定向头在PHP中的定义如下:
header('HTTP/1.0 301 Moved Permanently'); // or HTTP/1.1
header('Location: /new/path/');
但是,我注意到HTTP状态代码的下列定义也有效:
header('HTTP/1.0 301');
header('HTTP/1.0 301 Moved');
header('HTTP/1.0 301 Moved for some other reason');
我没有发
我一直试图理解如何将它应用到我的测试和数据集中(我发现github上的tensorflow代码太复杂了,也不是很简单)。
我要用的是跳格模型。这就是我写的代码。我想要一个非神秘的解释,什么是正在发生的,我需要做什么,使这个工作。
def generate_batch(self):
inputs = []
labels = []
for i,phrase in enumerate(self.training_phrases): # training_phrases look like this: ['I like that cat', '...
我发现了各种工具来提取英语中的动词和名词短语,包括在stackoverflow中的一些问题中。然而,我发现的技术似乎只适用于英文文本。我尝试过spacy和textblob,但它们不会返回任何葡萄牙语文本(在英语中完全有效)。 以下是我在葡萄牙语中尝试过的方法: doc.noun_chunks中的Spacy to extract specific noun phrase块在英语中可以完美地工作,但是有人知道葡萄牙语已经存在的技术吗?我在找所有我知道的地方。
我在一个NLP项目中使用spacy。使用Spacy创建文档时,可以通过以下方式查找文本中的名词块(也称为“名词短语”):
import spacy
nlp = spacy.load("en_core_web_sm")
doc = nlp(u"The companies building cars do not want to spend more money in improving diesel engines because the government will not subsidise such engines anymore.")
for chunk
我的档案是
cat a.txt
a
b
aa
a
a a
我正试图得到大多数出现的短语(而不是单词)。
我的代码是
tr -c '[:alnum:]' '[\n*]' < a.txt | sort | uniq -c | sort -nr
4 a
1 b
1 aa
1
我需要
2 a
1 b
1 aa
1 a a
我试图建立自定义记分器(语言模型)的语音到文字使用DeepSpeech在colab.在调用generate_lm.py获取此错误时:
main()
File "generate_lm.py", line 201, in main
build_lm(args, data_lower, vocab_str)
File "generate_lm.py", line 126, in build_lm
binary_path,
File "/usr/lib/python3.7/subprocess.py", line 3
为了对语料库进行预处理,我计划从语料库中删除普通短语,为此,我尝试在gensim中使用短语模型,我尝试了下面的代码,但它并没有给我想要的输出。
我的代码
from gensim.models import Phrases
documents = ["the mayor of new york was there", "machine learning can be useful sometimes"]
sentence_stream = [doc.split(" ") for doc in documents]
bigram = Phrases