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', '...
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.tokenizeimportword_tokenize text="This is a sample sentence."tokens=word_tokenize(text)print(tokens) 1. 2....
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)。 我只收到其中一列的 TypeError,我们将其称为 problem_column TypeError: expected string or bytes-like object 这是完整的错误(去除了 df 和列名,以及...
我最近开始使用 nltk 模块进行文本分析。我被困在一个点上。我想在数据帧上使用 word_tokenize,以获得数据帧特定行中使用的所有单词。
TensorFlow是谷歌2015年开源的一个深度学习库，到现在正好一年。和TensorFlow类似的库还有Caffe、Theano、...
Tokenize the text"Bidirectional Encoder Representations from Transformers"into words using thewordTokenizefunction. Get Copy Code Block str ="Bidirectional Encoder Representations from Transformers"; words = wordTokenize(tokenizer,str) words =1x1 cell array{["Bidirectional" "Encoder" "Representations" "from...
正则表达式在最后一部分是从WordPunctTokenizer regexp修改的。
from nltk.tokenize import word_tokenize 这一行代码本身是正确的,它正确地导入了nltk库中的word_tokenize函数。不过,为了更好地帮助你理解和使用这个函数,我将按照你的提示逐点进行说明: 指出用户输入中的错误: 在你提供的代码中,并没有发现明显的错误。这行代码是正确的,假设你已经正确安装了nltk库并且下载了...
下列方法中,用于返回出现相对较频繁的单词的是()。A.word_tokenize()B.pos_tag()C.most_common()D.cosine_distance
分词是将一个句子拆分成一个个单词/短语,这些单词/短语称为token,分词被叫做tokenize。 tokenize的粒度有word/char/subword三个层级。 一个token并不一定是一个单词,也可能是一个后缀、前缀、字符等。比如对于句子'I love nature language processing',分词后是'I', 'love', 'nature', 'language', 'processing...