在scikit学习或nltk分类器中,通常考虑术语频率或TF。
我也想考虑词频,句子结构进行分类。我有15类问题。每一个都有包含新行的句子的文本文件。
类别城市包含这句话:
In which city Obama was born?
如果我考虑术语频率,那么可能不考虑以下内容。因为数据集中的奥巴马或城市与查询语句不匹配
1. In which place Hally was born 2. In which city Hally was born?
是否有既考虑词频又考虑句子结构的量词。因此,在训练时,它也对类似句子结构的输入查询进行分类。
我一直在上网,并意识到MySQL并不是最好的方式来获得这一点,但我还是要问。什么样的查询、函数或存储过程会让任何人看到或使用跨文本列的单词频率。
ID|comment
----------------------
Ex. 1|I love this burger
2|I hate this burger
word | count
-------|-------
burger | 2
I | 2
this | 2
love | 1
hate | 1
我在NLP上做了一些工作,我做了一些标记化和文本预处理的任务,同时发现:
用于绘制词频的功能:
def len_distribution(X):
x = [len(n) for n in X]
plt.hist(x, bins=len(x))
plt.xlabel('Number of words')
plt.ylabel('Number of texts')
plt.title('Distribution of text length on dataset')
plt.show()
单词频率在标
最近,我一直在尝试使用data.frame包在R中的一个tm列中找到单词频率。虽然data.frame本身有许多基于数字和字符的列,但我只对一个纯文本列感兴趣。虽然我在清理文本本身时没有遇到任何问题,但是当我试图使用findFreqTerms()命令提取单词频率时,我会得到以下错误:
Error: inherits(x, c("DocumentTermMatrix", "TermDocumentMatrix")) is not TRUE
我认为这意味着我需要将数据转换为DocumentTermMatrix或TermDocumentMatrix,但是,由于我只有一
我想在一个好的设计上获得一些社区的共识,以便能够存储和查询单词频率计数。我正在构建一个应用程序,在这个应用程序中,我必须解析文本输入并存储一个单词出现的次数(随着时间的推移)。因此,考虑到以下投入:
“杀死一只嘲弄的鸟”
“嘲笑钢琴手”
将存储以下值:
Word Count
-------------
To 1
Kill 1
A 2
Mocking 2
Bird 1
Piano 1
Player 1
之后,可以快速查询给定任意单词的计数值。
我目前的计划是简单地将单词和计数存储在数据库中,并依赖于缓存单词计数值。但我怀疑,我不会获得
我有一系列成千上万的HTML文件,并且为了运行词频计数器的最终目的,我只对每个文件中的特定部分感兴趣。例如,假设以下内容是其中一个文件的一部分:
<!-- Lots of HTML code up here -->
<div class="preview_content clearfix module_panel">
<div class="textelement "><div><div><p><em>"Portion of interest"&l
现在我有了dtm,所以我将dtm转换为频率表
freqs <- as.data.frame(inspect(dtm1))
下面是freqs的外观,它包含一行显示这些单词在文档中的出现频率
I really hate school how can are you hi
4 5 3 2 3 1 4 5 1
我有一个清单
list <- c("hi", "how", "are", "you")
如何根据列表找出词频列表中的词频,
System.out.println("Please enter the required word :");
Scanner scan = new Scanner(System.in);
String word = scan.nextLine();
String [] array = word.split(" ");
int filename = 500;
String[] fileName = new String [filename];
int a = 0;
try
{
for(a=0; a&
我有一个主字典来保存整个语料库的词频,并且为每个文本文件保留单词频率。我循环遍历每个文件,生成每个文件的WF,然后依次更新主字典。我的代码如下。有捷径吗?谢谢!
master_dict = {}
for txtfile in txtfiles:
file_dict = {}
file_dict = get_word_freq(txtfile) #A function is defined
for k, v in file_dict.items():
if k in master_dict:
master_dict[k] +=
我想使用Lucene.NET来存储和查询术语向量。但是,我不希望从文档中创建术语向量。相反,我希望能够直接编写和更新术语向量,而不需要术语/标记的位置或偏移。
解决方法是从术语向量生成文本,即从术语向量生成文本。
foo: 3; bar: 1
生成文本
foo, foo, foo, bar
让Lucene索引这段文字。如果我想将bar的词频更新为2,我可以获取存储的文本(或者从旧的术语向量生成它,如果我不存储它),将它更改为
foo, foo, foo, bar, bar
并更新索引中的相应文档。
对于这样简单的任务来说,这是相当昂贵的。显然,这不是用例,Lucene是为之构建的。不过,我还是
我想存储来自词频的信息,如下所示 Date My_List
02/21/2020 [kitchen, chair] # just an example; I would like to keep only nouns
02/23/2020 [baby, cousin, secret ] # just an example
04/12/2019 [table, book, photocamera, apartment] #just an example …… 在My_list上,有使用频率最高的单词列表。 我的原始数据集
在处理文本分类、问答等任务时,从语料库生成的原始词汇量通常太大,包含许多“不重要”的单词。我见过的最流行的减少词汇量的方法是丢弃停用词和低频词。
例如,在gensim中
gensim.utils.prune_vocab(vocab, min_reduce, trim_rule=None):
Remove all entries from the vocab dictionary with count smaller than min_reduce.
Modifies vocab in place, returns the sum of all counts that were
当绘制文本语料库中某些单词的条件频率分布时,y轴显示为计数,而不是百分比 我遵循Steven Bird,Ewan Klein和Edward Loper在"Natural Language Processing with Python“中概述的代码,以显示不同语言的UDHR在Jupyter Notebook中的单词频率分布。 from nltk.corpus import udhr
languages = ['Chickasaw', 'English', 'German_Deutsch', 'Greenlandic_Inuktik
我正在尝试一些文本分析,并编写代码来显示给定数据集中每个月出现的单词。我有下面的函数,每个月输出给定单词的频率-但是我正在努力将其转换为数据帧(列;月,词频)。 感谢您的帮助! import collections
df=df.set_index(df['Date'])
for u,v in df.groupby(pd.Grouper(freq="M")):
words=sum(v['Processed'].str.split(' ').values.tolist(),[])
c = collections.C