我被问题的这一部分卡住了。我需要读入一个大约有8k条评论的文本文件,但为了便于处理,它们被格式化了。句子前面的数字,例如
3这部电影很有趣,写得也很好。
该句子中的每个单词都应该有3分,并与单词、分数和出现次数一起放入哈希表中。
def main():
fin = open("movieReviews.txt")
# read lines from file one at a time
count = 0
for line in fin:
# tokenize each review
reviewToken = li
考虑以下语句
We are not talking about a well established company in the NASDAQ
I will not initiate any trades until those clowns hammer out a deal
我正在写一个简单的朴素贝叶斯分类器,基本上是手工标记一个训练集的陈述(无论是积极的还是消极的情绪),并相应地存储组成陈述的单词。
问题:如果我将这两个语句都标记为具有负面情绪,则“很好”、“已建立”(语句1)和“任何”、“直到”(语句2)将被间接标记为负面。而在另一种情况下(即“该公司表现良好”),相同的单词(在这种
这里有一张sentences = ['Ask the swordsmith', 'He knows everything']的哨兵名单。目的是从单词列表lexicon = ['word', 'every', 'thing']中删除一个单词的句子。这可以通过以下列表理解来实现:
newlist = [sentence for sentence in sentences if not any(word in sentence.split(' ') for word in lexicon)]
请注意,if
我在学校被分配了一项任务(我会复制粘贴细节,因为它会解释得比我更好)
开发一个程序,识别一个句子中的单个单词,将它们存储在一个列表中,并将原来句子中的每个单词替换为该单词在列表中的位置。
例如,这个句子
ASK NOT WHAT YOUR COUNTRY CAN DO FOR YOU ASK WHAT YOU CAN DO FOR YOUR COUNTRY
包含的单词询问,而不是,什么,你的,国家,可以做,因为,你的句子可以根据这些词在这个列表中的位置重新使用顺序。
1,2,3,4,5,6,7,8,9,1,3,9,6,7,8,4,5
将单词列表和这些单词在句子中的位置保存为单独的文件或
您好,我需要阅读文本与近30万个单词,并从输入字典中确定每个单词的全局频率,并制作一个数组。我有句子文件和字典文件与单词和它们的频率…这是我的代码: const sentenceFreq = [];
let text = [];
for (const sentence of srcSentences) {
// remove special characters
const sentenceWithoutSpecial = sentence.srcLangContent
.replace(/[`~!@#$%^&*„“()_|+\-=?;:
基本上,我想要做的是创建一个程序,它接受一个句子/段落作为用户输入,查找每个单词的同义词,并将该单词替换为该同义词。到目前为止,我为此创建的程序运行得很好,但也有一些问题/人为错误/逻辑错误。这是我现在得到的:
response=input("Enter what you want to thesaurize")
orig=response #puts user input into a string
num=orig.count(" ")+1 #finds number of words in the sentence
orig=orig.split("
我想用Python和TextBlob库做一些句子的情感分析。我知道如何使用它,但是有什么方法可以将n-grams设置为它吗?基本上,我不想逐字分析,但我想分析2个单词,3个单词,因为短语可以承载更多的含义和情感。
例如,这是我所做的(它是有效的):
from textblob import TextBlob
my_string = "This product is very good, you should try it"
my_string = TextBlob(my_string)
sentiment = my_string.sentiment.polarity
su
正如标题所说,我需要在一个句子中找到两个特定的单词。但它们可以是任何顺序和任何大小写。如何使用regex执行此操作?
例如,我需要从下面的句子中提取单词test和long,无论单词test在前还是单词long在前。
This is a very long sentence used as a test
更新:我在第一部分中没有提到的是,它还需要不区分大小写。
根据我的理解,远距离监督是一种过程,它规定了一篇文章中的单个单词,通常是一个句子,试图传达的概念。
例如,数据库维护结构化关系concerns( NLP, this sentence).
我们的远程监控系统将输入一句话:"This is a sentence about NLP."
基于该句子,它将识别实体,因为作为预处理步骤,该句子将通过命名实体识别器NLP & this sentence传递。
因为我们的数据库认为NLP和this sentence是通过concern(s)的键联系在一起的,所以它会识别出表示关系Concerns(NLP, this sentence