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关键词

python进行分析

表示python的nltk包真的很好用,本来想着自己从字典里面抓数据的,后来师兄建议用nltk包,http:www.nltk.orginstall.html按照方法安装了包,接下来 import nltk 比较级的切换  from pattern.en import comparative, superlativeprint comparative(bad)print superlative(bad) 还有动变化

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标注

4.10  标注用来描写叙述一个在上下文中的作用。比如描写叙述一个概念的叫做名,在下文引用这个名叫做代。有的常常会出现一些新的,比如名,这种叫做开放式。 另外一些中的比較固定,比如代,这种叫做封闭式。由于存在一个相应多个的现象,所以给准确地标注并非非常easy。 不同的语言有不同的标注集。比方英文有反身代,比如myself,而中文则没有反身代。为了方便指明,能够给每一个编码。 比如《PFR人民日报标注语料库》中把”形容”编码成a;名编码成n;动编码成v等。标注有小标注集和大标注集。比如小标注集把代都归为一类,大标注集能够把代进一步分成三类。 參考《PFR人民日报标注语料库》的编码表,如表4-4所看到的:表4-4  编码表 代码 名称 举例 a 形容 最d  大a  的u  ad 副形 一定d  可以v  顺利ad  实现v  。

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    从句

    从句包括主语从句,宾语从句,表语从句,同位语从句名从句中的连分为三类一、无成分,无含义(1个)thatI can’t believe that the accident happened。 violin so well.who 谁,做主指人I don’t know who has watered the fields.whom 谁,做宾指人I know whom you represent 连 宾语从句中连that可以省略 I think (that) everyone is responsible for this matter.连+ever ,用法不变,意思,无论…….名从句中需要注意的五点 注意点 wonder后的从句用陈述语序 It做形式主语 It做形式宾语 宾语从句中的that可以省略 连+ever,用法不变,含义是无论…

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    英语的

    . = 介系(介);前置,preposition的缩写pron .= 代名(代),pronoun的缩写n .= 名,noun的缩写v. = 动,兼指及物动和不及物动,verb的缩写conj . = 连接 ,conjunction的缩写s = 主(主语)sc = 主补语(有两种说法,一种表示主语补语=表语,一种表示一般表语属于主语补语)o = 受 (宾语)oc = 受补语(宾语补足语 )vi. = 不及物动,intransitive verb的缩写vt. = 及物动,transitive verb的缩写aux.v = 助动 ,auxiliary的缩写adj. = 形容,adjective =副,adverb的缩写art. = 冠,article的缩写num. = 数,numeral的缩写int. = 感叹,interjection的缩写u. = 不可数名,uncountable noun的缩写c. = 可数名,countable noun的缩写pl. = 复数,plural的缩写

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    jieba(结巴)分简介

    在做实际项目中,经常用到文本分析过程中的结巴分功能,为了更好的得到结果,需要限定分,接替可参见之间的博客: http:blog.csdn.nethhtnanarticledetails76586693 在结巴分限定的allowPOS 如何指定??

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    python jieba分(结巴分)、提取,加载,修改频,定义

    “结巴”中文分:做最好的 Python 中文分组件,分模块jieba,它是python比较好用的分模块, 支持中文简体,繁体分,还支持自定义库。 一个一行:语,频(可省略),(可省略),用空格隔开,顺序不可颠倒。 jieba.posseg.dt 为默认标注分器。标注句子分后每个,采用和 ictclas 兼容的标记法。 原理:将目标文本按行分隔后,把各行文本分配到多个 Python 进程并行分,然后归并结果,从而获得分速度的可观提升 基于 python 自带的 multiprocessing 模块,目前暂不支持 Windows :python -m jieba news.txt > cut_result.txt命令行选项(翻译):使用: python -m jieba filename结巴命令行界面。

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    Jieba中文分 (二) ——标注与关键提取

    但可以看到查询字典的方式不能解决一的问题,也就是歧义问题。故精度上还是有所欠缺的。标注句子分后每个标示兼容ICTCLAS 汉语标注集。 vi不及物动(内动)rzs处所指示代pbei介“被”nz其它专名vl动惯用语rzv谓指示代c连nl名惯用语vg动语素ry疑问代cc并列连ng名语素a形容ryt时间疑问代 cc并列连t时间ad副形rys处所疑问代 tg时间语素an名形ryv谓疑问代 s处所ag形容语素rg代语素 paddle模式和专名类别标签集合如下表,其中标签 24 量r代p介c连u助xc其他虚w标点符号PER人名LOC地名ORG机构名TIME时间并行分原理:将目标文本按行分隔后,把各行文本分配到多个 Python 进程并行分,然后归并结果,从而获得分速度的可观提升 基于 python 自带的 multiprocessing 模块,目前暂不支持 Windows。

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    pyhanlp 中文标注与分简介

    也是最短路分,HanLP最短路求解采用Viterbi算法2.双数组trie树 (dat):极速典分,千万字符每秒(可能无法获取,此处取决于你的典)3.条件随机场 (crf):分标注与命名实体识别精度都较高 3.分结果包含,每个的意思请查阅《HanLP标注集》。算法详解1. 《图的生成》单独获取或者语如你所见的是,前面print的结果是的形式,那么如果我们只想获取语,或者应该怎么办呢?方法也很简单。 属,直接获取。 因为HanLP中是默认开启标注的,所以在这里我取名为分标注,但是因为篇幅原因这里没有对标注作过多解释,详细内容请看“标注(正篇)” 图2.JPG 作者:Font Tian

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    深度学习知识抽取:属、品牌、物品

    以命名实体识别为例,一些常见的特征有:标记本身、它的bi-gram和tri-gram、信息、chunk类型等。 新的内部序列向量可以直接拼接在向量后面,也可以通过attention的方式来决定向量和内部序列向量的重要程度,如下图右边所示。 其中,字符输入拼接分信息加bi-char加偏旁部首信息的模型最终取得了87.66的最佳能。另外,级别的模型中,使用预训练向量且拼接通过LSTM提取内部字符信息的模型取得最佳。 这里以第一种标注方法为例(ATT:属,BRA:品牌,GOD:物品),以小店商品标题为单位,将一个含有n个字的title(字的序列)记作:? 从小店实际要提取的实体信息结构我们也可以知道,字母和数字是属、品牌的重要构成部分,比如:1000g的洗衣粉,“1000g”是需要提取的属;HUAWEI p20手机套,“HUAWEI”是需要提取的品牌

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    Python 制作微信好友个签名云图

    0.前言上次查看了微信好友的位置信息,想了想,还是不过瘾,于是就琢磨起了把微信好友的个签名拿到,然后分,接着分析频,最后弄出云图来。 如果是电脑是64位,python是3.6就下载下面这个。? 下载回来就放到Python的目录下,就比如我是把 Python 安装在E:Python36这个目录,就把下载回来的 wordcloud-1.3.3-cp36-cp36m-win_amd64.whl 放在这 这样生成的云就会很好看?? 然后稍微等一下就可以看到云图了。?

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    Python解释

    CPython 一用于在必要时将此实现与其他实现例如 Jython 或 IronPython 相区别。 magic method -- 魔术方法 special method 的非正式同义 。 在早先的 Python 版本中,只有新式类能够使用 Python 新增的更灵活特,例如 slots、描述符、特征属、getattribute()、类方法和静态方法等。 PEP “Python 增强提议”的英文缩写。一个 PEP 就是一份设计文档,用来向 Python 社区提供信息,或描述一个 Python 的新增特及其进度或环境。 type alias -- 类型别名 一个类型的同义,创建方式是把类型赋值给特定的标识符。 类型别名的作用是简化 类型提示。

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    Python 云生成

    上,如无法成功安装,可使用已经编译好的二进制包,下载安装 https:www.lfd.uci.edu~gohlkepythonlibs wordclud Python用于生成云的库。 wordclud 官方文档 matplotlib 一个Python 2D绘图库。Matplotlib试图让简单易事的事情成为可能。 只需几行代码即可生成绘图,直方图,功率谱,条形图,错误图,散点图等,该库最常用于Python数据分析的可视化。 len(myword.strip()) > 1:这种低能的代码,就算是遍历, len(myword.strip()) > 1也应放在最前面去判断,而不是把停止放在最前面去判断,这样大大的增加了时间复杂度 ,比如一篇文章中肯定有无数个“的”、“了”之类的对于频而言无意义,根据具体需求,一些副、逻辑连接之类的也都要过滤掉,否则就会影响准确

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    Python 英文分

    Python 英文分倒排索引【一.一般多次查询】Created on 2015-11-18#encoding=utf-8 # List Of English Stop Words# http:armandbrahaj.blog.al20090414list-of-english-stop-words_WORD_MIN_LENGTH 临近查询】 Created on 2015-11-18#encoding=utf-8 # List Of English Stop Words# http:armandbrahaj.blog.al20090414list-of-english-stop-words_WORD_MIN_LENGTH

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    NLP基础之分、向量化、标注

    index置1,其他位置均为0,难点在于做相似度计算;LSA(矩阵分解方法)LSA使用-文档矩阵,矩阵常为系数矩阵,行代表语,列代表文档;-文档矩阵表示中的值表示在文章中出现的次数;难点在于当语料库过大时 ,计算很耗费资源,且对未登录或新文档不友好;Word2Vec? 结构包括CBOW和Skip-gram模型;CBOW的输入为上下文的表示,然后对目标进行预测;Skip-gram每次从目标w的上下文c中选择一个,将其向量作为模型输入; Skip-gram主要结构 :输入one-hot编码;隐藏层大小为次维度大小;对常见组,常将其作为当个word处理;对高频进行抽样减少训练样本数目;对优化目标采用negative sampling,每个样本训练时只更新部分网络权重 ;标注基于最大熵的标注;基于统计最大概率输出;基于HMM标注;基于CRF的标注;

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    HanLP 标注列表

    HanLP 标注列表 字母 描述 a 形容 f 方位 mq 数量 nn 工作相关名 ad 副形 g 学术汇 n 名 nnd 职业 ag 形容语素 gb 生物相关汇 nb 生物名 nr2 蒙古姓名 begin 仅用于始##始 gi 计算机相关汇 nf 食品,比如“薯片” nrf 音译人名 bg 区别语素 gm 数学相关汇 ng 名语素 nrj 日语人名 bl 区别惯用语 时间疑问代 nmc 化学品名 vn 名动 nx 字母专名 ryv 谓疑问代 uj 助 vshi 动“是” nz 其他专名 rz 指示代 ul 连 vx 形式动 o 拟声 rzs 【 〖 〈 半角:( [ { < rg 代语素 ude2 地 v 动 wm 冒号,全角:: 半角: : Rg 古汉语代语素 ude3 得 vd 副动 wn 顿号,全角:、 rr 人称代 udeng wyy 右引号,全角:” ’ 』 y 语气(delete yg) vl 动惯用语 ww 问号,全角:?

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    NLTK在去停用、分、分句以及标注的使用

    这里主要总结一下在python环境下进行自然语言处理的相关包和可能会出现的相关错误,目前接触的都比较Low,但是还是想要记录下来。 Nltk是python下处理语言的主要工具包,可以实现去除停用标注以及分和分句等。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。 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,分句,以及标注和去除停用的功能时,需要安装 去除停用,分以及标注的调用方法from nltk.corpus import stopwordsimport nltkdisease_List = nltk.word_tokenize(text )#去除停用filtered = #进行分析,去掉动、助等Rfiltered =nltk.pos_tag(filtered)Rfiltered以列表的形式进行返回,列表元素以()元组的形式存在

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    Python模块推荐:jieba中文分

    一、结巴中文分采用的算法基于Trie树结构实现高效的图扫描,生成句子中汉字所有可能成情况所构成的有向无环图(DAG) 采用了动态规划查找最大概率路径, 找出基于频的最大切分组合 对于未登录, 采用了基于汉字成能力的HMM模型,使用了Viterbi算法二、结巴中文分支持的分模式目前结巴分支持三种分模式: 精确模式,试图将句子最精确地切开,适合文本分析; 全模式,把句子中所有的可以成语都扫描出来 2、关键抽取 通过计算分后的关键的TFIDF权重,来抽取重点关键。 3.标注 对一句话进行切分后,对每个进行标注,是名还是动 具体示例:# -*- coding:utf-8 -*- import jieba.analyse text = 结巴中文分模块是一个非常好的 Python组件 tags = jieba.analyse.extract_tags(text,2) print 关键抽取:,.join(tags) 关键抽取: 分Python #coding

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    Python进阶01

    进阶教程对基础教程的进一步拓展,说明Python的细节。希望在进阶教程之后,你对Python有一个更全面的认识。之前我们说了,列表是Python里的一个类。 我们要介绍一个新的类,典 (dictionary)。与列表相似,典也可以储存多个元素。这种储存多个元素的对象称为容器(container)。 比如上面的例子中,‘tom’对应11,sam对应57,lily对应100 与表不同的是,典的元素没有顺序。你不能通过下标引用元素。典是通过键来引用。 >dic.clear()                # 清空dic,dict变为{}另外有一个很常用的用法:>>>del dic             # 删除 dic 的‘tom’元素del是Python 与表类似,你可以用len()查询典中的元素总数。>>>print(len(dic))总结典的每个元素是键值对。元素没有顺序。

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    Python实现jieba分

    Python实现jieba分----【今日知图】替换r 替换当前字符R 替换当前行光标后的字符 ----0.说在前面1.结巴分三种模式2.自定义字典3.动态修改字典4.标注及关键字提取5.高级使用 加载自定义字典后,分效果医疗卫生事业是强国安民的光荣事业,是为实现中国梦奠定基础的伟大事业。 4.标注及关键字提取import jieba.posseg as psegwords=pseg.cut(test_string)for word, flag in words: print(%s % 于是得出以下结论:jieba 分自定义典只对长起作用对如果定义的比jieba自己分的短,则没有用那如何解决呢? 直接改变主字典路径(0.28 之前的版本是不能指定主典的路径的,有了延迟加载机制后,你可以改变主典的路径),不用jieba默认的:将issue.py中的jieba.load_userdict(test_string.txt

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    python来背单

    最近一直在练习英语,感觉水平还是没多大提升,汇量太少了。找了好久,也没有让我满意的学单的地方,终于在新东方上找到了典。 各种单都有https:www.koolearn.comdicttag_2697_1.html但是只是列出了单,单的翻译要一个一个去查,太慢了。 用有道典去取,有的时候要么取不到,要么只有一部分,也不是很方便。于是我想用python爬虫来弄。爬虫很简单。 ? t = youdao_translate(t) t = https:www.koolearn.com+article.xpath(xpath_link) words.append(t) 如果想将每个单自动查出来的话 检查了一下用有道API翻译的效果,只是有些单翻译不太准,如果想查仔细一点,就可以打开后面的连接。但是这样用有一个问题,这个接口是限制次数的。用过几次之后,发现怎么都不给我翻译了。

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