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) 。
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', '...
51CTO博客已为您找到关于python NLTK库 word_tokenize 参数的相关内容,包含IT学习相关文档代码介绍、相关教程视频课程,以及python NLTK库 word_tokenize 参数问答内容。更多python NLTK库 word_tokenize 参数相关解答可以来51CTO博客参与分享和学习,帮助广大IT技术人实现成
from nltk.tokenize import word_tokenize from nltk.stem import WordNetLemmatizer from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB from sklearn.metrics import accuracy_score from textblob import Te...
在Python中,可以使用nltk库中的word_tokenize函数来进行分词(tokenize)。 首先,确保已安装nltk库。可以使用以下命令进行安装: pip install nltk 复制代码 然后,在代码中导入nltk库并使用word_tokenize函数进行分词。这里是一个简单的示例: import nltk from nltk.tokenize import word_tokenize # 要分词的文本 text =...
编辑:您可能认为 series.apply(nltk.word_tokenize) 之后的 Dataframe df 尺寸较大,这可能会影响下一个操作 dataframe.apply(nltk.word_tokenize) 的运行时间。 Pandas 针对这种情况进行了底层优化。我仅通过单独执行 dataframe.apply(nltk.word_tokenize) 获得了类似的 200 秒运行时间。 原文由 Harsha Manjunath 发布...
word_tokenize()函数可以将一段文本切分成单词列表。 2. spaCy 相比NLTK,spaCy是一个更现代、速度更快的NLP库。它特别适合处理大规模的数据集,并且内置了很多高级功能,如实体识别、依存句法分析等。 安装: pip install spacy python -m spacy download en_core_web_sm 示例代码: 解释: 这段代码演示了如何使用...
words = nltk.word_tokenize(sentence)# 打印分词后的结果# 结果是一个包含句子中每个单词的列表print(words)# 输出:'''['Natural', 'language', 'processing', 'is', 'fun', '.']''' 去除停用词(Stopword Removal):去除无意义的常见词(如 "the", "is")。 # 从 NLTK 的语料库模块中导入 ...
tokenize import word_tokenize def preprocess_text(text): words = word_tokenize(text.lower()) return words text = "I love this product, it's fantastic!" words = preprocess_text(text) 步骤3:情感判断 我们遍历分词后的文本,根据情感词典判断情感倾向。 def analyze_sentiment(words): score = 0 ...
对英文内容使用 nltk 的 word_tokenize 函数进行分词,将英文句子分成单词。 最后,我们输出原句子、中文内容、中文分词、英文内容和英文分词。 总结 本文主要介绍了使用Python来对文本中的中文英文内容进行提取,我们只使用了简单的示例,如果我们需要处理更复杂的文本,需要使用更高级的框架以及更复杂的正则表达式。