我正在尝试从练习中的字符串列表中删除停用词:,我的解决方案如下:
sentences = []
labels = []
with open("./bbc-text.csv", 'r') as csvfile:
reader = csv.reader(csvfile, delimiter =',')
next(reader)
for row in reader:
labels.append(row[0])
# clean up the sentence
sentence =
我正在用Python编写一个文本分类系统。这就是我用来规范化每个令牌的方法:
lem, stem = WordNetLemmatizer(), PorterStemmer()
for doc in corpus:
for word in doc:
lemma = stem.stem(lem.lemmatize(word))
我不想只使用词形的原因是因为我注意到WordNetLemmatizer没有处理一些常见的词形变化。例如,对于副词,lem.lemmatize('walking')返回walking。
同时执行词干分析和词汇化是否明智?或者它是多余的?
我正在尝试使用PySpark生成单词向量。使用gensim,我可以看到以下单词和最接近的单词:
sentences = open(os.getcwd() + "/tweets.txt").read().splitlines()
w2v_input=[]
for i in sentences:
tokenised=i.split()
w2v_input.append(tokenised)
model = word2vec.Word2Vec(w2v_input)
for key in model.wv.vocab.keys():
print key
当试图通过Submit或Zeppelin运行一些代码时,我得到了以下错误:"_pickle.PicklingError:来自__ newobj __ args的args有错误的类“
我看过有同样问题的帖子,对这个问题没有太多的洞察力。
跟踪(包括下面的内容)指向我使用的其中一个udfs:
udf_stop_words = udf(stop_words, ArrayType(StringType()))
def stop_words(words):
return list(word.lower() for word in words if word.lower() not in
在vespa.ai 7.99.22中,在空表上使用equiv()会抛出一个奇怪的错误: Could not add an item of type WORD_ALTERNATIVES: Equiv can only have word/int/phrase as children 定义: search post {
document post {
field description type string {
indexing: summary | index
stemming: multiple
}
我只想从Myfile.txt文件中删除那些行,如果该行只包含并且只包含停止字中的任何行
例如,Myfile.txt文件的示例为
Adh Dhayd
Abu Dhabi is # here is "is" stopword but this line should not be removed because line contain #Abu Dhabi is
Zaranj
of # this line contains just stop word, this line should be removed
on
我在neo4j中成功加载了CSV文件,我想删除数据集中的停用词。我在一个文本文件中有单独的停用词列表。我找到了一个使用停用词的示例代码。但我想用我的停用词列表来代替它。我需要如何继续?我们可以在一个查询中加载两个数据集(kbv5.txt和stopwords.txt)吗?
我想在我的代码中包含停用词列表文件:
LOAD CSV FROM "file:///kbv5.txt" as row fieldterminator "."
with row
unwind row as text
with reduce(t=tolower(text), delim in
[
假设我有一个包含一列句子的数据:
data['sentence']
0 i like to move it move it
1 i like to move ir move it
2 you like to move it
3 i liketo move it move it
4 i like to moveit move it
5 ye like to move it
我想检查哪些句子的单词在字典的之外,比如
data['sentence'] OOV
0 i lik
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
我有5万个文件--总共有1.62亿字。我想使用类似于本教程的Gensim进行主题建模。
因此,LDA需要将文档标记为单词,然后创建一个单词频率字典。
因此,我将这些文件读入熊猫的dataframe (“content”列包含文本),然后执行以下操作来创建文本列表。
texts = [[word for word in row[1]['content'].lower().split() if word not in stopwords] for row in df.iterrows()]
但是,由于字数大,我一直遇到内存错误。
我还尝试了Python中的TokenVectoriz
我的错误越来越小。我遵循的是中的线性回归示例。我有spark 1.6.1和python 3.5.1。我应该做哪些更改?
from pyspark.mllib.regression import LabeledPoint, LinearRegressionWithSGD, LinearRegressionModel
# Load and parse the data
def parsePoint(line):
values = [float(x) for x in line.replace(',', ' ').split(' ')]
我正在使用Python (Openpyxl)运行从Excel到Word的邮件合并。我遇到了一个问题,即空白值被合并成一个单独的空格,而不是像通常那样只显示一个真正的空白。我有一个编号列表,它将拉出8个不同的合并字段(每个字段到一个新行),如果单元格是空的,应该跳过数字/行。是否有可能使openpyxl将空单元格视为真正的空白值,而不是将其显示为空白,然后将哪个单词合并到其中?邮件合并代码的一个片段如下:
from __future__ import print_function
import os
import openpyxl
from mailmerge import MailMerge
我很难弄清楚我哪里出了问题。所以我需要随机替换单词并将它们重写到文本文件中,直到它对其他任何人都不再有意义为止。我选择了一些单词来测试它,并编写了以下代码,这些代码目前不起作用:
# A program to read a file and replace words until it is no longer understandable
word_replacement = {'Python':'Silly Snake', 'programming':'snake charming', 'system':
我已经编写了做情感分析的代码,因此我使用了两个不同的字典,其中的句子被标记为否定或积极。到目前为止,我的代码片段如下所示:
def format_sentence(sentence):
return {word: True for word in word_tokenize(satz) }
pos_data = []
with open('Positiv.txt') as f:
for line in f:
pos_data.append([format_sentence(line), 'pos'])
neg_data =
在使用this post中描述的dplyr在R中执行情感分析时,我的一些行似乎丢失了。我提供了一组6个荷兰语句子。可以看出,行3和6不会出现在包括情感分析的新df中。 我尝试将"drop"更改为"keep"、"drop"和"NULL"。我还尝试在df %>%解决方案之后对某些部分进行标签处理,但都没有结果。 有没有人能给我解释一下这种行为?我怎么才能修复它呢? library(tidyverse)
library(xml2)
library(tidytext)
#Example data set
text = c(
我编写了一个python代码,希望读取一个文本文件,用户可以将其放入word中,它将从文本文件中打印出所需的单词。
文本文件的示例如下:
u:you
ttyl:talk to you later
l8:late
brb:be right back
lol:laughing out loud
bbl:be back later
tldr:too long; didn't read
rofl:rolling on floor laughing
gtg:got to go
到目前为止,这是我的代码:
dictionary = {}
file = open('abbreviations
我正在尝试使用python程序来计算单词数。
from pyspark import SparkContext
sc = SparkContext(appName="Words")
lines = sc.textFile(sys.argv[1], 1)
counts=dict()
words = lines.split(" ")
for word in words:
if word in counts:
counts[word] += 1
else:
counts[word] = 1
output = coun
在Dataproc上运行PySpark作业时,我会得到这个错误。可能是什么原因?
这是错误的堆栈跟踪。
File "/usr/lib/python2.7/pickle.py", line 331, in save
self.save_reduce(obj=obj, *rv)
File "/usr/lib/spark/python/lib/pyspark.zip/pyspark/cloudpickle.py",
line 553, in save_reduce
File "/usr/lib/python2.7/pickle.py
我有以下代码
import nltk, os, json, csv, string, cPickle
from scipy.stats import scoreatpercentile
lmtzr = nltk.stem.wordnet.WordNetLemmatizer()
def sanitize(wordList):
answer = [word.translate(None, string.punctuation) for word in wordList]
answer = [lmtzr.lemmatize(word.lower()) for word in answer]
下面的示例试图演示语言选择对文本索引(和文本搜索)的影响
final MongoDatabase db = initRandomDatabase();
final MongoCollection<Document> col1 = initCollection(db, "col1");
final String textField = "text";
final String languageField = "language";
int idCounter = 0;
col1.createIndex(new Document(tex