[00:00:00] Tokenize words ███████████████████████████████████████████████ 522271 / 522271 [00:00:01] Count pairs ███████████████████████████████████████████████ 522271 / 5...
你说得对。您需要Punkt Tokenizer模型。它有13 MB和nltk.download('punkt')应该做的伎俩。
这个命令将下载名为punkt的数据集,该数据集包含了我们需要进行词法分析所需的必要资源。 5. 实现词法分析 接下来,我们可以使用word_tokenize()函数来实现词法分析。word_tokenize()函数接收一个文本字符串作为输入,并返回一个由单词组成的列表。以下是使用word_tokenize()函数实现词法分析的示例代码: fromnltk.tokenize...
bash pip install nltk 此外,还需要下载nltk所需的资源,通常是通过运行以下代码来完成的: python import nltk nltk.download('punkt') punkt是nltk中的一个数据包,包含了进行分词所需的模型和数据。综上所述,你提供的代码是正确的,只需确保已经安装了nltk库并下载了必要的资源即可正常使用word_tokenize函数。
中文分词:nlp.word_tokenize(sentence) pos-tagging: nlp.pos_tag(sentence) dependency parsing: nlp.dependency_parse(sentence) NER(named entity recognizer):nlp.ner(sentence) Constituenry Parsing: nlp.parse(sentence) (还不会) (注:要将下载好的中文包java文件复制到原官方包下面,并将名字改为“stanford-...
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下载和导入 NLTK 的 punkt 模块，用于分词。准备示例语料库。使用 word_tokenize 将每个句子分割成单词...
for word in word_tokenize(sent) if word not in stop_words and word.isalnum()]训练Word2Vec模型 model = Word2Vec(sentences=tokenized_sentences, vector_size=10, window=5, min_count=1, workers=4)保存模型 model.save("word2vec.model")加载模型 loaded_model = Word2Vec.load("word2vec.model"...
words = word_tokenize(words) words = [w for w in words if not w in stop_words] M = [] for w in words: try: M.append(model[w]) except: continue M = np.array(M) v = M.sum(axis=0) return v / np.sqrt((v ** 2).sum()) ...
(word)forwordinword_tokenize(text)]if__name__=='__main__':nltk.download('wordnet')nltk.download('omw-1.4')program=os.path.basename(sys.argv[0])#得到文件名logger=logging.getLogger(program)logging.basicConfig(format='%(asctime)s: %(levelname)s: %(message)s')logging.root.setLevel(level...