我是一个Python新手,正在尝试使用特定单词的字典来统计语料库(语料库)中出现的单词数量。语料库是一个字符串类型,它已经被标记化、规范化、词汇化和词干。
dict = {}
dict ['words'] = ('believe', 'tried', 'trust', 'experience')
counter=0
Result = []
for word in corpora:
if word in dict.values():
counter = i + 1
else
我有一个已知数量的ids (存储在var count中),我希望得到每个id在进程内循环时的出现数:
//init hashtable
Hashtable hashtable = new Hashtable();
for (int i=0; i<count;i++)
{
hashtable.Add(i, 0);
}
for (int i=0; i<count;i++)
{
//some process to get and id
// for instance
// 14
// 17
// 17
// 3
// how to se
基本上,正如标题所说,我尝试计算一个字母在字符串中出现的次数。在对它们进行计数之后,我想让它们打印这些字母在列表中出现的次数。
t="QWERTYYQWERTYYY"
tList=[0]*26
lC=0
idx=0
for char in t:
ch=ord(char)
if ch >=65 and ch<=90 or ch >=97 and ch <= 122:
lC=lC+1
#I dont know what to do from here.
for ele in tList:
print(i
我需要统计name列和industry列中每个值的出现情况。目标是得到每个行业每个名称的总和。我的数据如下:
industry name
Home Mike
Home Mike,Angela,Elliot
Fashion Angela,Elliot
Fashion Angela,Elliot
期望的输出是:
Home Mike:2 Angela:1 Elliot:1
Fashion Angela:2 Elliot:2
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
我被困在这个逻辑中,我不知道如何解决它,我有以下问题:
“给定大小为n的num数组,返回多数元素,即数组中出现次数最多的元素。”
我有一个代码库:
`using System;
using System.Text.RegularExpressions;
public class Program
{
public static void Main(String[] args)
{
int n = int.Parse(Console.ReadLine());
int[] num = new int[n];
CORPUS = [
'this is the first document',
'this is the second document',
'and this is the third document',
'is this the first document ?'
]
doc = CORPUS
dic = {}
for sentence in doc:
k = list(sentence.split())
for term in k: