我正在从事多义消歧项目,并为此从输入查询中寻找多义词。我的做法是:
#! /usr/bin/python
from nltk.corpus import stopwords
from nltk.corpus import wordnet as wn
stop = stopwords.words('english')
print "enter input query"
string = raw_input()
str1 = [i for i in string.split() if i not in stop]
a = list()
for w in str1:
我对python很陌生:(我想做:
主文件(令牌):美丽2惊人5无言2
有73个文件的文件夹:
我如何在python中编写脚本来检查源频率,例如:主文件夹中要计算的单词在哪个源中出现:结果,例如,在55个源中出现了美丽这个词,在30个源中出现了惊人的单词,在73个源中出现了无言这个词。
from os import listdir
with open("C:/Users/ell/Desktop/Archivess/test/rez.txt", "w") as f:
for filename in listdir("C:/Users/ell/De
我试图分别使用不同的数据集作为训练集和测试集。但是有了下面的代码,我得到了:
File "main.py", line 84, in main_test X2 = tf_transformer.transform(word_counts2) File "/Library/Python/2.7/site-packages/sklearn/feature_extraction/text.py", line 1020, in transform n_features, expected_n_features)) ValueError: Input
我正在构建一个应用程序,该应用程序可以在Elasticsearch中索引一堆文档,并通过布尔查询将文档检索到Spark中进行机器学习。我正试图通过Python通过pySpark和elasticsearch完成这一切。
对于机器学习部分,我需要使用每个文本文档中的标记创建特性。要做到这一点,我需要处理/分析每个文档中典型的东西,如小写,词干,删除停止词等。
因此,基本上,我需要把"Quickly the brown fox is getting away."变成类似"quick brown fox get away"或["quick", "
我有一个从文本文件加载的术语及其频率的大列表,并将其转换为一个表:
myTbl = read.table("word_count.txt") # read text file
colnames(myTbl)<-c("term", "frequency")
head(myTbl, n = 10)
> head(myTbl, n = 10)
term frequency
1 de 35945
2 i 34850
3 \xe3n 19936
4 s 15348
5
在安装了tfidf之后,我将查看生成的特性:
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
corpus = [
'This is the first document.',
'This document is the second document.',
'And this is the third one.',
'Is this the first document?',
]
vectorizer = TfidfVecto
我正在尝试获取一个CSV文件,并使用Python2.7查找常用短语和计数。目前我只能获得单个单词和它们的计数,但我需要常见的短语。
到目前为止,我的代码如下:
import csv
from sys import argv
from collections import defaultdict
from collections import Counter
script, filename = argv
data = defaultdict(list)
with open (filename, 'rb') as f:
reader = csv.reader(f)
我正在处理超过100,000条记录的数据集。下面是数据的外观:
email_id cust_id campaign_name
123 4567 World of Zoro
123 4567 Boho XYz
123 4567 Guess ABC
234 5678 Anniversary X
234 5678 World of Zoro
234 5678 Fathers day
234 5678 Mothers day
34