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  • NLTK在去停用词、分词、分句以及词性标注的使用

    Nltk是python下处理语言的主要工具包,可以实现去除停用词、词性标注以及分词和分句等。安装nltk,我写python一般使用的是集成环境EPD,其中有包管理,可以在线进行安装。如果不是集成环境,可以通过pip install nltk安装。》pip install nltk #安装nltk》nltk.download() #弹出一个选择框,可以按照自己需要的语义或者是功能进行安装一般要实现分词,分句,以及词性标注和去除停用词的功能时,需要安装就是没有安装stopwords所导致的,可以手动安装,也可以》nltk.download(‘stopwords’)如果出现 ?则是需要安装punkt,这个模块主要负责的是分词功能。去除停用词,分词以及词性标注的调用方法from nltk.corpus import stopwordsimport nltkdisease_List = nltk.word_tokenize(text
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  • Python3 如何使用NLTK处理语言数据

    因此,非结构化文本数据变得非常普遍,分析大量文本数据现在是了解人们的想法的关键方法。微博上的推文帮助我们找到热门新闻主题。淘宝的评论帮助用户购买评价最高的产品。nltk错误消息表明未安装NLTK,所以请使用pip下载资料库:$ pip install nltk接下来,我们将下载我们将在本教程中使用的数据和NLTK工具。第二步,下载NLTK的数据和标记器在本教程中,我们将使用一个Twitter语料库,该语料库可通过NLTK下载。具体来说,我们将使用NLTK的twitter_samples语料库。此脚本提供的数据可以反过来用于与该产品或电影相关的决策。我们将在下一步开始我们的脚本。第三步,把句子分词首先,在您选择的文本编辑器中,创建我们将要使用的脚本并调用它nlp.py。现在我们有了每条推文的分词,我们可以用适当的POS标签标记这些分词。第四步,标记句子为了访问NLTK的POS标记器,我们需要导入它。所有import语句都必须在脚本的开头。
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  • Python中文分词工具大合集:安装、使用和测试

    写的类库,可以方便的处理中文文本内容,是受到了TextBlob的启发而写的,由于现在大部分的自然语言处理库基本都是针对英文的,于是写了一个方便处理中文的类库,并且和TextBlob不同的是,这里没有用NLTK不同于以往的通用中文分词工具,此工具包同时致力于为不同领域的数据提供个性化的预训练模型。根据待分词文本的领域特点,用户可以自由地选择不同的模型。各领域分词样例可参考 example.txt。更高的分词准确率。相比于其他的分词工具包,当使用相同的训练数据和测试数据,pkuseg可以取得更高的分词准确率。支持用户自训练模型。支持用户使用全新的标注数据进行训练。支持词性标注。该工具包在标准数据集Chinese Treebank(CTB5)上分词的F1值可达97.3%,词性标注的F1值可达到92.9%,与该数据集上最好方法效果相当。速度较快。
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  • 容器服务

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  • 数据挖掘基础:分词入门

    随着社会化数据大量产生,硬件速度上升、成本降低,大数据技术的落地实现,让冷冰冰的数据具有智慧逐渐成为新的热点。要从数据中发现有用的信息就要用到数据挖掘技术,不过买来的数据挖掘书籍一打开全是大量的数学公式,而课本知识早已还给老师了,难以下手、非常头大!我们可以跳过数学公式,先看看我们了解数据挖掘的目的:发现数据中价值。这个才是关键,如何发现数据中的价值。那什么是数据呢?这个其实中国的前辈们已经做了很多中文分词的研究,常见的分词算法有:1、基于词典的分词,需要先预设一个分词词典,比如上面句子切分出来的“假如、上午”这些词先存放在词典,然后把句子切分成单字组合成词语去词典里查找后续再介绍如何通过统计的分词处理这些问题。说了这么多,我们来实战一下如何基于词典的分词:?输出结果为: 我 爱 这 个 中华人民共和国 大 家 庭按照这样我们一个基本的分词程序开发完成。
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  • 中文分词最佳记录刷新了,两大模型分别解决中文分词及词性标注问题丨已开源

    伊瓢 发自 中关村量子位 报道 | 公众号 QbitAI中文分词的最佳效果又被刷新了。在今年的ACL 2020上,来自创新工场大湾区人工智能研究院的两篇论文中的模型,刷新了这一领域的成绩。?为了检验该模型的分词效果,论文进行了严格的标准实验和跨领域实验。实验结果显示,该模型在5个数据集(MSR、PKU、AS、CityU、CTB6)上的表现,均达了最好的成绩。?创新工场大湾区人工智能研究院执行院长宋彦表示,与前人的模型进行比较发现,该模型在所有数据集上的表现均超过了之前的工作,“把中文分词领域广泛使用的标准数据集上的性能全部刷到了新高。”△ CTB5(CTB5是使用最多的中文分词和词性标注的数据集)结果而在跨领域的实验中,和斯坦福大学的 CoreNLP 工具相比,该模型也有近10个百分点的提升。?他的老师创新工场大湾区人工智能研究院执行院长、华盛顿大学客座教授宋彦,此前也是腾讯AI Lab专家(首席)研究员。
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