使用NLTK实现stemming（2）

最新推荐文章于 2024-07-08 16:14:38 发布
最新推荐文章于 2024-07-08 16:14:38 发布
阅读量1.6k 收藏 2
点赞数 2
分类专栏： NLP 文章标签： NLP STEMMING NLTK
博客内容仅提及输出character，未包含更多关键信息。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

from nltk.stem import WordNetLemmatizer
lemmatizer = WordNetLemmatizer()
lemmatizer.lemmatize('characters')

输出character

Python31 自然语言处理NLP之NLTK的使用
Argulo的博客
07-11 1603
从长文本中提取关键内容生成摘要。
Python面试题：结合Python技术，如何使用NLTK进行文本处理与分析
最新发布
杰哥在此的专栏
08-06 346
NLTK（Natural Language Toolkit）是一个强大的自然语言处理（NLP）库，提供了丰富的工具和数据集来进行文本处理与分析。NLTK 是处理英文文本分析的优秀选择。它支持各种语言学和文本分析任务，如标记化、词性标注、情感分析、语法解析等。
使用NLTK实现stemming
1996MZH的博客
05-05 2191
from nltk.stem.porter import PorterStemmer porter_stemmer = PorterStemmer() porter_stemmer.stem('films') 输出为film
nltk.stem 词干提取（stemming）
冷月无声的博客
08-07 9448
Stemming 可以抽取词的词干或词根形式，NLTK中提供了三种最常用的词干提取器接口 '''基于Porter词干提取算法''' from nltk.stem.porter import PorterStemmer porter_stemmer = PorterStemmer() porter_stemmer.stem(‘multiply’) # u’multipli’ ...
NLP Lemmatisation（词性还原） 和 Stemming（词干提取） NLTK pos_tag word_tokenize
justlpf的专栏
12-06 1851
参考文章：NLP Lemmatisation（词性还原） 和 Stemming（词干提取） NLTK pos_tag word_tokenize_心之所向-优快云博客_nltk 词形还原 词形还原（lemmatization），是把一个词汇还原为一般形式（能表达完整语义），方法较为复杂；而词干提取（stemming）是抽取词的词干或词根形式（不一定能够表达完整语义），方法较为简单。 Stemming（词干提取）： 基于语言的规则。如英语中名词变复数形式规则。由于基于规则，可能出现规则外的情况。 .
nltk系列：Lemmatisation和Stemming(NLTK pos_tag word_tokenize)
try_trying_try的博客
08-04 901
英文文本预处理 总结非常好的blog Lemmatisation和Stemming(NLTK pos_tag word_tokenize) #方法一 from nltk.stem import WordNetLemmatizer def lemmatize_all(sentence): #Input:sentence wnl=WordNetLemmatizer() for word,tag in pos_tag(word_tokenize(sentence)): #分词+词性标注
NLTK:使用NLTK的项目
03-09
NLTK（Natural Language Toolkit）是Python编程语言中的一个强大库，专用于自然语言处理（NLP）。...无论你是初学者还是经验丰富的开发者，NLTK都能提供足够的灵活性和支持，帮助你实现复杂的NLP任务。
nltk-sentiment-analysis-demo:使用nltk进行快速肮脏的情绪分析
05-23
在这个演示中，开发者已经使用NLTK处理了一些德语文本，对它们进行了标记化（tokenization）、词干化（stemming）等预处理步骤，以便于情感分析。标记化是将连续的文本分解成有意义的单元，如单词或短语；词干化则是...
nltk.stem.WordNetLemmatizer()时报错BadZipFile(“File is not a zip file“)的解决方法
u010155337的博客
07-13 1141
nltk.stem.wordnet.WordNetLemmatizer()时报错BadZipFile(“File is not a zip file“)的解决方法
python三方模块nltk
liweiweili126的博客
07-12 757
（Natural Language Toolkit）是一个Python第三方模块，用于处理自然语言处理（NLP）任务。它提供了许多工具和数据集，可以帮助开发人员对自然语言文本进行分词、词性标注、句法分析、语义分析、语料库管理等操作。模块中包括了许多数据集，如著名的Brown语料库、Gutenberg语料库、WordNet等，这些数据集可以帮助用户进行实验和测试。是一个非常强大的Python第三方模块，可以帮助开发人员轻松处理自然语言文本。还提供了文本分类、信息提取、机器翻译、情感分析等功能。
使用nltk.stem.wordnet.WordNetLemmatizer()时报错BadZipFile(“File is not a zip file“)的解决方法
六六六六神的博客
05-01 1797
问题描述 nltk里有个库可以很方便的还原单词的root形式，调用方法如下： import nltk lem = nltk.stem.wordnet.WordNetLemmatizer() name = lem.lemmatize("dogs") # convert the word into root word 但是初次调用时可能遇见以下问题： zipfile.BadZipFile: File is not a zip file 解决方法 安装wordnet 可以编写一个python程序，或者直接开
自然语言处理库——NLTK
满腹的小不甘
05-09 7523
NLTK（www.nltk.org）是在处理预料库、分类文本、分析语言结构等多项操作中最长遇到的包。其收集的大量公开数据集、模型上提供了全面、易用的接口，涵盖了分词、词性标注(Part-Of-Speech tag, POS-tag)、命名实体识别(Named Entity Recognition, NER)、句法分析(Syntactic Parse)等各项 NLP 领域的功能。 ...
自然语言处理--nltk库WordNetLemmatizer词形归并
糯米君的博客
12-21 1万+
对于任何一个 NLP 流水线，如果想要对相同语义词根的不同拼写形式都做出统一回复的话，那么词形归并工具就很有用，它会减少必须要回复的词的数目，即语言模型的维度。利用词形归并工具，可以让模型更一般化，当然也可能带来模型精确率的降低，因为它会对同一词根的不同拼写形式一视同仁。 from nltk.stem import WordNetLemmatizer lemmatizer = WordNetLemmatizer() # 默认其为名词 print(lemmatizer.lemmatize("better")
nltk 同义词替换 单词拼写校正 制作伪原创文章
Cocktail_py的博客
12-09 1758
一.基于贝叶斯单词拼写校正 # -*- coding: utf-8 -*- # @Time : 2019/11/26 10:13 # @Author : # @FileName: word_check.py import os import re import collections # import requests # url = "http://norvig.com/big.t...
自然语言处理工具NLTK——提取单词的主干
CodeTutor
06-14 6749
nltk.stem.WordNetLemmatizer类：用于提取单词的主干>>> nltk.stem.WordNetLemmatizer().lemmatize('loving')#第二个参数表示POS，默认为NOUN 'loving' >>> nltk.stem.WordNetLemmatizer().lemmatize('loving', 'v') u'love'
nltk包的安装以及使用
qyqyqyi的博客
07-08 5028
nltk包的安装以及使用
NLTK使用教程（持续更新ing...）
诸神缄默不语的博客
07-11 2351
本文是NLTK包的简单使用教程。
python机器学习——NLTK及分析文本数据（自然语言处理基础）
热门推荐
乐亦亦乐的博客
08-15 2万+
NLTK NLTK（Natural Language Toolkit），自然语言处理工具包，在NLP（自然语言处理）领域中，最常使用的一个Python库。自带语料库，词性分类库。自带分类，分词功能。 NLTK安装 安装：pip install NLTK 测试：import nltk Anaconda不用安装 安装语料库： import nltk nltk.download() 执行...
使用NLTK学习自然语言处理
2. **归一化**：通常涉及词形还原（lemmatization）和词干提取（stemming），目的是减少词汇的不同形式，使文本更易于处理。例如，将"running"、"runs"和"ran"都转化为"run"。 3. **停用词**：在分析文本时，常常...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值