展开

关键词

初学者|别说不会用Stanfordcorenlp

点击上蓝色字体,关注AI小白入门哟跟着博主的脚步,每天进步一点点???本文是对Stanfordcorenlp工具使用的描述。Stanford CoreNLP提供了一套人类语言技术工具。 Stanfordcorenlp主要功能包括分词、词性标注、命名实体识别、句结构分析和依存分析等等。 stanfordcorenlp# 先下载模型,下载地址:https:nlp.stanford.edusoftwarecorenlp-backup-download.html# 支持多种语言,这里记录一下中英文使用 2.分词print (Tokenize:, zh_model.word_tokenize(zh_sentence))print (Tokenize:, en_model.word_tokenize(en_sentence )) Tokenize: Tokenize: 3.词性标注print (Part of Speech:, zh_model.pos_tag(zh_sentence))print (Part of Speech

5K50

Python - 笔记1

静态:可以直接用类名来调用的,不需要创建对象,不会隐式的传送self。根据面向对象的设计原则,应该将对象的职责封装到类的代码内部,尽量简化调用一的代码调用。 1.1 的分类实例定义:第一个参数必须是实例对象,该参数名一般约定为“self”,通过它来传递实例的属性和(也可以传类的属性和);调用:只能由实例对象调用。 类定义:使用装饰器@classmethod。第一个参数必须是当前类对象,该参数名一般约定为“cls”,通过它来传递类的属性和(不能传实例的属性和);调用:实例对象和类对象都可以调用。 静态定义:使用装饰器@staticmethod。参数随意,没有“self”和“cls”参数,但是体中不能使用类或实例的任何属性和;调用:实例对象和类对象都可以调用。 with error code 1 in privatevarfolders1tl_shx33n0911n3673wmdkl980000grTpip-install-l6ap1uospygame解决

17410
  • 广告
    关闭

    2021云+社区年度盘点发布

    动动手指转发活动或推荐好文,即可参与虎年公仔等百份好礼抽奖!

  • 您找到你想要的搜索结果了吗?
    是的
    没有找到

    五分钟入门Python自然语言处理(一)

    如果News Feed算知道你的兴趣是自然语言处理,就会显示相关的广告和帖子。语音引擎:比如Apple的Siri。垃圾邮件过滤:如谷歌垃圾邮件过滤器。 可以通过调用NLTK中的FreqDist()实现:?如果搜索输出结果,可以发现最常见的token是PHP。 您可以调用plot函数做出频率分布图:??这上面这些单词。 使用NLTK Tokenize文本在之前我们用split将文本分割成tokens,现在我们使用NLTK来Tokenize文本。 文本没有Tokenize之前是无处理的,所以对文本进行Tokenize非常重要的。token化过程意味着将大的部件分割为小部件。 你可以将段落tokenize成句子,将句子tokenize成单个词,NLTK分别提供了句子tokenizer和单词tokenizer。假如有这样这段文本:?

    33670

    centos prophet error: command gcc failed with exit status 1

    (setup.py) ... error ERROR: Complete output from command usrlocalbinpython -u -c import setuptools, tokenize ;__file__=tmppip-install-1d7ho9yvfbprophetsetup.py;f=getattr(tokenize, open, open)(__file__);code=f.read ;__file__=tmppip-install-1d7ho9yvfbprophetsetup.py;f=getattr(tokenize, open, open)(__file__);code=f.read ;__file__=tmppip-install-1d7ho9yvfbprophetsetup.py;f=getattr(tokenize, open, open)(__file__);code=f.read 测试pystan 创建py文件test.py:import pystanmodel_code = parameters {real y;} model {y ~ normal(0,1);}model

    77910

    NLP BERT GPT等模型中 tokenizer 类别说明详解

    背景与基础在使用GPT BERT模型输入词语常常会先进行tokenizetokenize具体目标与粒度是什么呢?tokenize也有许多类别及优缺点,这篇文章总结一下各个及实际案例。 常用tokenize最常用的三种tokenize:BPE(Byte-Pair Encoding),WordPiece和SentencePiece image.png 2.1 Byte-Pair 一种处理是我们以一个字节为一种“字符”,不管实际字符集用了几个字节来表示一个字符。这样的话,基础字符集的大小就锁定在了256。 训练时,计算loss的公式为: 假设训练文档中的所有词分别为 ,而每个词tokenize是一个集合 。 当一个词汇表确定时,每个词tokenize集合 就是确定的,而每种对应着一个概率p(x)。

    1.3K83

    centos7 yum 安装 tesseract pip 安装 python3 tesserocr

    tesserocr ... error     Complete output from command usrlocalpython3binpython3.6 -u -c import setuptools, tokenize ;__file__=tmppip-install-i48iarbetesserocrsetup.py;f=getattr(tokenize, open, open)(__file__);code=f.read -------------------------------------- Command usrlocalpython3binpython3.6 -u -c import setuptools, tokenize ;__file__=tmppip-install-i48iarbetesserocrsetup.py;f=getattr(tokenize, open, open)(__file__);code=f.read single-version-externally-managed --compile failed with error code 1 in tmppip-install-i48iarbetesserocr #解决

    64120

    斯坦福大学NLP组Python深度学习自然语言处理工具Stanza试用

    几年前我曾基于斯坦福Java工具包和NLTK写过一个简单的中文分词接口:Python自然语言处理实践: 在NLTK中使用斯坦福中文分词器,不过用起来也不是很便。 Stanza目前支持66种语言的文本分析,包括自动断句、Tokenize(或者分词)、词性标注和形态素分析、依存句分析以及命名实体识别。 ,官文档很清晰,可以直接参考。 安装Stanza的有多种,这里是virtualenv虚拟环境下通过 pip install stanza 安装stanza及其相关依赖的,具体可以参考Stanza的安装文档:https:stanfordnlp.github.iostanzainstallation_usage.html NER: 约翰逊PERSON 英国GPE 拉布PERSON如果用户不需要使用命名实体识别、依存句等功能,可以在模型下载或者预加载阶段或者构建Pipeline时选择自己需要的功能模块处理器,例如可以只选择中文分词和词性标注

    94640

    Python NLP 入门教程

    可以通过调用NLTK中的FreqDist()实现:如果搜索输出结果,可以发现最常见的token是PHP。 您可以调用plot函数做出频率分布图:这上面这些单词。 文本 在之前我们用split将文本分割成tokens,现在我们使用NLTK来Tokenize文本。 文本没有Tokenize之前是无处理的,所以对文本进行Tokenize非常重要的。token化过程意味着将大的部件分割为小部件。 您可以这样获取某个给定单词的定义和示例:输出结果是: WordNet包含了很多定义:结果如下:可以像这样使用WordNet来获取同义词:输出: 反义词处理 也可以用同样的得到反义词:输出: 词干提取 要得到动词,可以这样指定:结果:实际上,这也是一种很好的文本压缩式,最终得到文本只有原先的50%到60%。

    50460

    cos-ftp-server安装踩坑指南

    sys.argv = tmppip-install-vwGRKdpsutilsetup.py; __file__=tmppip-install-vwGRKdpsutilsetup.py;f=getattr(tokenize ---------ERROR: Command errored out with exit status 1: usrbinpython2 -u -c import sys, setuptools, tokenize for full command output.image-20201127154407316.png安装 python-develyum install python-devel其他-查看模块版本 __version__2.9.02. 使用help(模块名查看),在最后几行可以看到>>> help(requests)······VERSION 2.9.0 AUTHOR Kenneth Reitz3.

    70720

    pip 相关

    Complete output from command UsersrustfisherDesktopintGostudySRvenvbinpython -u -c import setuptools, tokenize file__=privatevarfoldersdsb1cvbdm97dz7bynp0xzr3f7c0000gnTpip-install-jhvl5pljpycairosetup.py;f=getattr(tokenize -------------------Command UsersrustfisherDesktopintGostudySRvenvbinpython -u -c import setuptools, tokenize file__=privatevarfoldersdsb1cvbdm97dz7bynp0xzr3f7c0000gnTpip-install-jhvl5pljpycairosetup.py;f=getattr(tokenize 1: command: LibraryFrameworksPython.frameworkVersions3.7binpython3.7 -u -c ‘import sys, setuptools, tokenize

    19720

    解决MacOS pip安装mysqlclient错误

    out with exit status 1: command: Userspanjingdevmyblogvenvbinpython3.7 -u -c import sys, setuptools, tokenize privatevarfoldersjn8sxjqjdx01g02l9mbhy5ndn00000gnTpip-install-vgtmkrpbmysqlclientsetup.py;f=getattr(tokenize out with exit status 1: command: Userspanjingdevmyblogvenvbinpython3.7 -u -c import sys, setuptools, tokenize privatevarfoldersjn8sxjqjdx01g02l9mbhy5ndn00000gnTpip-install-vgtmkrpbmysqlclientsetup.py;f=getattr(tokenize Userspanjingdevmyblogvenvbin..includesitepython3.7mysqlclient Check the logs for full command output.解决办

    1.1K10

    Ubuntu pip3安装uwsgi报错

    setup.py ×××tall for uwsgi ... error Complete output from command usrbinpython3 -u -c import setuptools, tokenize ;__file__=tmppip-build-4h91sq06uwsgisetup.py;exec(compile(getattr(tokenize, open, open)(__file__).read ----------------------------------------Command usrbinpython3 -u -c import setuptools, tokenize;__file __=tmppip-build-4h91sq06uwsgisetup.py;exec(compile(getattr(tokenize, open, open)(__file__).read().replace version 19.1.1 is available.You should consider upgrading via the pip ×××tall --upgrade pip command.最后解决如下

    48910

    Python 库的安装及使用 常见错误异常及解决办

    sklearn.cross_validation import train_test_splitModuleNotFoundError: No module named sklearn.cross_validation解决办: 很多时候安装第三包会面临下载速度慢,甚至无下载的尴尬,这时,配置一个国内源极其重要,通过这种式会加快下载安装相关包的速度,很多常见的包安装错误都可以通过这种式解决。 it willstop working 意思是: 弃用警告:从collections中导入ABCs已被弃用,并在python3.8中将停止工作,可使用collections.abc代替它进行使用 解决办: 这可能是因为在安装virtualenvwrapper时使用的命令是pip install virtualenvwrapper,而这是Python2中的用,在Python3中安装需要使用命令pip install : XXX.virtualenvsDjango_Vue_Fresh_Ecommerce-NKba4OvDScriptspython.exe -u -c import sys, setuptools, tokenize

    94910

    PEP 255--简单的生成器

    例如,标准库中的tokenize.py采用这种:调用者必须传一个 tokeneater 函数给 tokenize() ,当 tokenize() 找到下一个 token 时再调用。 这使得 tokenize 能以自然的式编码,但程序调用 tokenize 会变得极其复杂,因为它需要记住每次回调前最后出现的是哪个 token(s)。 不幸的是,它已经是最标准的解决了。有一个替代案是一次性生成 Python 程序的全部解析,并存入超大列表中。 另一个替代案是把 tokenize 变为一个迭代器【注释1】,每次调用它的 next() 时再传递下一个 token。 跟线程一样,这允许两边以最自然的式进行编码;但与线程不同,这可以在所有平台上高效完成。事实上,恢复生成器应该不比函数调用昂贵。同样的适用于许多生产者消费者函数。

    19820

    Python NLP入门教程

    可以通过调用NLTK中的FreqDist()实现:from bs4 import BeautifulSoupimport urllib.requestimport nltk response = urllib.request.urlopen 文本在之前我们用split将文本分割成tokens,现在我们使用NLTK来Tokenize文本。 文本没有Tokenize之前是无处理的,所以对文本进行Tokenize非常重要的。token化过程意味着将大的部件分割为小部件。 informationlarge Old World boas可以像这样使用WordNet来获取同义词:from nltk.corpus import wordnet synonyms = 反义词处理也可以用同样的得到反义词 有很多种算可以避免这种情况,最常见的是波特词干算

    54070

    Python NLP入门教程

    可以通过调用NLTK中的FreqDist()实现:from bs4 import BeautifulSoupimport urllib.requestimport nltk response = urllib.request.urlopen 使用NLTK Tokenize文本在之前我们用split将文本分割成tokens,现在我们使用NLTK来Tokenize文本。 文本没有Tokenize之前是无处理的,所以对文本进行Tokenize非常重要的。token化过程意味着将大的部件分割为小部件。 informationlarge Old World boas可以像这样使用WordNet来获取同义词:from nltk.corpus import wordnet synonyms = 反义词处理也可以用同样的得到反义词 有很多种算可以避免这种情况,最常见的是波特词干算

    1.4K40

    Python NLP快速入门教程

    可以通过调用NLTK中的FreqDist()实现: 1from bs4 import BeautifulSoup 2import urllib.request 3import nltk 4response 使用NLTK Tokenize文本在之前我们用split将文本分割成tokens,现在我们使用NLTK来Tokenize文本。 文本没有Tokenize之前是无处理的,所以对文本进行Tokenize非常重要的。token化过程意味着将大的部件分割为小部件。 information2large Old World boas可以像这样使用WordNet来获取同义词:1from nltk.corpus import wordnet2synonyms = 反义词处理也可以用同样的得到反义词 有很多种算可以避免这种情况,最常见的是波特词干算

    21610

    解决:centos安装python-my

    exit status 1    ----------------------------------------Command usrbinpython -c import setuptools, tokenize ;__file__=tmppip-build-1dNMXcmysql-pythonsetup.py;exec(compile(getattr(tokenize, open, open)(__file__ single-version-externally-managed --compile failed with error code 1 in tmppip-build-1dNMXcmysql-python解决

    23220

    Head First Stanford NLP (1)

    (深入浅出Stanford NLP 基础篇) 本文主要介绍Stanford NLP工具的基本使用。 Stanford NLP工具是一套完整的NLP工具,包括分词,词性标注,命名实体识别,依存句分析等等,其中的项目很多,包括CoreNLP,Parser等等,在这里可以查看所有的项目软件。 1.如何使用CoreNLP工具(1)通过Maven来使用 后面两个dependency是导入model用的,支持的语言包括英语、汉语、语、西班牙语和德语。 直接使用源码需要使用JDK 8,源码的使用式请看后文。 They do things like tokenize, parse, or NER tag sentences.

    41720

    python安装dlib库报错问题及解决

    setup.py bdist_wheel for dlib … error Complete output from command usrbinpython3 -u -c “import setuptools, tokenize ;__file__=’tmppip-build-ld86u12idlibsetup.py’;f=getattr(tokenize, ‘open’, open)(__file__);code=f.read 解决办yum install cmake gcc-c++ 另一个问题 另外一个地可能会报错 fatal error: Python.h: No such file or directory #include

    80210

    相关产品

    • 小程序安全

      小程序安全

      小程序安全针对小程序不同业务场景提供包括小程序安全加固、小程序安全扫描、小程序渗透测试功能,通过分析仿冒程序,挖掘风险漏洞、保护核心代码等方法保护小程序业务安全、数据安全,降低客户业务风险和资金损失。

    相关资讯

    热门标签

    活动推荐

      运营活动

      活动名称
      广告关闭

      扫码关注云+社区

      领取腾讯云代金券