from nltk.tokenize import word_tokenize mytext = "Hello Mr. Adam, how are you? I hope everything is going well. Today is a good day, see you dude." print(word_tokenize(mytext)) 1. 2. 3. 结果如下: ['Hello', 'Mr.', 'Adam', ',', 'how', 'are', 'you', '?', 'I', '...
以下是一些nltk的常见用法: 1.分词(Tokenization):nltk可以将一个句子或段落拆分为单词或标点符号。使用nltk中的`word_tokenize`函数可以很容易地完成这项任务。例如,对于输入的文本“Hello, how are you?”,nltk会将其分割为["Hello", ",", "how", "are", "you", "?"]。 2.词性标注(Part-of-speech ...
tokenize(text):用于将文本分割成单词。 phoneme_convert(text):用于将单词转换为语音。 download(url):用于下载URL对应的数据。 ne_word2vec(text, size, window_size, min_count, max_count, seed):用于训练一个word2vec模型。 download(url, outfile):用于将数据下载到指定的文件中。 preprocess(text):用于...
porter2 = nltk.stem.WordNetLemmatizer() print ([porter2.lemmatize(x) for x in nltk.word_tokenize(sent)]) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10...
tokens = word_tokenize(text) # 去除停用词 stop_words = set(stopwords.words('english')) filtered_tokens = [token for token in tokens if token.lower() not in stop_words] # 词性标注 tagged_tokens = nltk.pos_tag(filtered_tokens)
我有一个包含 ~40 列的数据集,并且正在使用 .apply(word_tokenize) 其中的 5 列,如下所示: df['token_column'] = df.column.apply(word_tokenize) 。
print(sent_tokenize(mytext,"french")) 结果将是这样的: [‘Bonjour M. Adam, comment allez-vous?’, “J’espère que tout va bien.”, “Aujourd’hui est un bon jour.”] NLTk 对其他非英语语言的支持也非常好! 从WordNet 获取同义词
importnltk text = nltk.word_tokenize("And now for something compleyely difference")print(text)print(nltk.pos_tag(text)) 标注语料库 表示已经标注的标识符:nltk.tag.str2tuple('word/类型') text ="The/AT grand/JJ is/VBD ."print([nltk.tag.str2tuple(t)fortintext.split()]) ...
fromnltk.stemimportPorterStemmerfromnltk.tokenizeimportword_tokenize ps = PorterStemmer() words = ["run","runner","running","ran"]forwinwords:print(ps.stem(w)) 二、词形还原 与词干提取相似,词形还原也是简化词语的一种方式,但它保留的是词语的词形,而不仅仅是词干。在NLTK中,我们可以使用WordNet词形...
1.Tokenize # 安装:pip install nltkimport nltksentence = 'I love natural language processing!'tokens = nltk.word_tokenize(sentence)print(tokens)['I', 'love', 'natural', 'language', 'processing', '!'] importnltk sentence ='I love natural language processing!' ...