参考资料： https://www.sohu.com/a/348157202_649542
问题内容： 我认为标题的答案通常是去阅读文档，但是我遍历了NLTK书，但没有给出答案。我是Python的新手。 我有很多文件，我希望能够使用NLTK为语料库提供的语料库功能。 我已经尝试过，但是我无法超越： 如何使用punkt分割句子？我尝试使用punkt函数，但punkt函数无法读取类？ 您还可以引导我介绍如何将分段数据写入文本文件吗？ 问题答案： 我认为，至少在您的输入语言是英语的情况下，已经
coca = co + ca =================================== Co-Cache 协同缓存框架 核心概述 coca-ca 实现多级缓存调度策略,使用方式如下: 继承Ca,实现不同的缓存操作，可参考CaGuava、CaRedis. Ca实例放入CaStack中实现调度 CaStack和CaPolicy实现了对多级缓存的读写操作控制, 具体参考下文示例 一个Ca可
问题内容： 我认为标题的答案通常是去阅读文档，但是我浏览了NLTK书，但没有给出答案。我是Python的新手。 我有很多文件，我希望能够使用NLTK为语料库提供的语料库功能。 我已经尝试过，但是我无法超越： 如何使用分割句子？我尝试使用函数，但函数无法读取类？ 你还可以引导我介绍如何将分段数据写入文本文件吗？ 问题答案： 我认为，至少在你的输入语言是英语的情况下，已经使用punkt标记器对输入进行
问题内容： 我正在尝试学习如何使用NLTK标记西班牙语单词。 从nltk的书中，使用它们的示例标记英语单词非常容易。因为我是nltk和所有语言处理的新手，所以我对如何进行程序感到很困惑。 我已经下载了语料库。有没有办法指定一个语料库。我看了看文档，没有发现任何建议。我觉得我缺少一些关键概念。我是否需要在cess_esp语料库中手动标记文本中的单词？（通过手动，我的意思是标记我的情感，然后再次运行语
本文向大家介绍python gensim使用word2vec词向量处理中文语料的方法，包括了python gensim使用word2vec词向量处理中文语料的方法的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 word2vec介绍 word2vec官网：https://code.google.com/p/word2vec/ word2vec是google的一个开源工具，能够根据输入的词的集合计算出词与词
第二部分很简单，它用命令完成。这是我不知道如何接近的任务的第一部分。 欢迎所有的建议。我还特别欢迎提出建议，提出替代性的、更有效的办法，以取代我心目中的办法。 更新：
问题内容： NLTK单词语料库没有短语“好”，“好”，“好”吗？ 有什么想法吗？ 问题答案： 在长 在文档中，单词是“ http://en.wikipedia.org/wiki/Words_(Unix） 在Unix中，您可以执行以下操作： 并阅读自述文件： 由于它是 234,936 的固定列表，因此该列表中 肯定 有不存在的单词。 如果需要扩展单词列表，则可以使用WordNet中的单词将单词添加到
问题内容： 我正在尝试使用scikit-learn’s计算一个简单的单词频率。 我期望它能回来。 问题答案： 在这种情况下，是dict，其中键是您找到的单词（功能），值是索引，这就是为什么它们是。看起来与您的计数很相似，很不幸：) 您需要使用该对象来获取计数 数组中的每一行都是原始文档（字符串）之一，每一列都是要素（单词），元素是该特定单词和文档的计数。您会看到，如果对每一列求和，则会得到正确的数
