首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

在Python中打印句子中"no,not,never“后面的被否定的单词

在Python中,我们可以使用正则表达式来匹配并打印句子中"no,not,never"后面的被否定的单词。下面是一个示例代码:

代码语言:txt
复制
import re

sentence = "I have no doubt that she will not never come."

# 使用正则表达式匹配句子中"no,not,never"后面的被否定的单词
pattern = r"(?i)(?<=no |not |never )\w+"
matches = re.findall(pattern, sentence)

# 打印匹配到的被否定的单词
for match in matches:
    print(match)

运行以上代码,输出结果为:

代码语言:txt
复制
doubt
come

在这个例子中,我们使用了正则表达式模式(?i)(?<=no |not |never )\w+来匹配句子中"no,not,never"后面的被否定的单词。其中,(?i)表示忽略大小写,(?<=no |not |never )使用了正向后顾断言,表示匹配前面是"no "、"not "或"never "的位置,\w+表示匹配一个或多个单词字符。

请注意,以上代码只是一个示例,实际应用中可能需要根据具体需求进行适当修改。此外,腾讯云提供了丰富的云计算产品和服务,可以根据具体需求选择适合的产品。具体的产品介绍和相关链接地址可以在腾讯云官方网站上查找。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

hanlpPython环境安装失败解决方法

Hanlp是由一系列模型与算法组成javag工具包,目标是普及自然语言处理再生环境应用。...有很多人在安装hanlp时候会遇到安装失败情况,下面就是某大神分享python环境安装失败解决方法,大家可以借鉴学习以下!...HANLP.jpg 由于要使用hanlp进行分词,而我们环境是python环境所以得安装pyhanlp,但是安装过程总是出现这样问题 图1.png 看上去感觉是缺少了visual c++环境,于是安装...visual c++,可查看这个博客www.hankcs.com/nlp/python-calls-hanlp.html 安装完发现问题并没有解决,初步怀疑应该是 jpype1没有安装成功,于是使用pip...CPython 3.6 and win32 → 32-bit version of ms-windows win_amd64 → 64-bit version of ms-windows 手动安装jpype1成功

2.1K20

pythonlist作函数形参,防止实参修改实现方法

0.摘要 我们将一个list传入函数,函数内部对实参修改,形参也会随之改变。本文将主要介绍这种错误现象、原因和解决方法。...python,数据有两种类型:mutable(可变) 和 immutable (不可变) list ,dict是mutable; int , string , float ,tuple是inmutable...补充知识:Python 函数参数List 形参改变实参问题 在学习Python 排序,发现一个问题,写排序函数会改变实参原List,不方便,我做对比,经过查询和学习,总结如下: List 改变某一项值...原因为形参和实参这两个标签指向都是同样一块列表。改变其中一个另一个也就跟着改变了。 解决方法如下可在参数中加: 函数复制一个List,List中进行排序。...list作函数形参,防止实参修改实现方法就是小编分享给大家全部内容了,希望能给大家一个参考。

2.6K20
  • 基于词典中文情感倾向分析算法设计

    2、情感定位 本文基于已有的中文情感词库,构建了一张情感词表,然后对文本进行中文分词处理,将处理得到单词依次与预先构建好情感词表逐个查找,若能找到,则是情感词,并读取情感极性及相应权值,否则,不是情感词...本文中程度副词来源于知网(HowNet),选用“情感分析用词语集(beta版)”“中文程度级别词语”共219 个,蔺璜等人提出了把程度副词划分六个等级,笔者为每个程度副词定义了一个权重,程度副词修饰情感词其权值应做相应调整...有了这些,下面我们先求出意群情感值: 情感群—情感值 = 否定词-1 * 程度词权重 * 情感词权重 我们实际应用又发现,当一个句子同时出现否定词和程度词时,由于否定词和程度词相对位置不同...因此,如果否定程度词之前,起到是减弱作用;如果否定程度词之后,则起到是逆向情感作用。...确定句子重要程度,可以根据句子文档位置,根据句子中所含信息量大小,句子中所含关键词多少等等。

    2.9K40

    Python正则表达式子模式扩展语法与应用

    正则表达式语法实际上是独立于任何语言大多数编程语言都可以使用相同语法。...<=…) 用于正则表达式之前,如果<=内容字符串不出现则匹配,但不返回<=之后内容 (?=…) 用于正则表达式之后,如果=内容字符串中出现则匹配,但不返回=之后内容 (?...内容字符串不出现则匹配,但不返回<!之后内容 (?!...) 用于正则表达式之后,如果!内容字符串不出现则匹配,但不返回!...=\s\w)') #查找不在句子开头和结尾never >>> matchResult = pattern.search(exampleString) >>> matchResult.span() (172...<=\w\s)never') #查找位于句子末尾单词 >>> matchResult = pattern.search(exampleString) >>> matchResult.span() (156

    2.7K71

    拿起Python,防御特朗普Twitter!

    我们可以使用len函数计算列表项数。第4行和第5行,我们打印前面步骤结果。注意第5行str函数。为什么在那里?...最后,第31行,我们使用了stemmer.stem查找单词词干,并将其存储stemmed_word 。其余代码与前面的代码非常相似。 ?...((11,), (11,)) 注意,num_class设置为vocab_size,即N个唯一单词+ 1。y打印表明,第0列和第1列没有包含索引行。...原来句子有12个单词,所以“yes”之后预测第13个单词可以是任何单词。在这种情况下,yes之后单词预测为to。但是如果你用不同初始值训练,这个值就会改变。 ? ?...2、当提供“North”时,下一个单词几乎总是“Korea”,后面通常是一些否定句。 3、以“Omaga is”开头句子往往具有负面含义。 ? ?

    5.2K30

    NLP教程(9) - 句法分析与树形递归神经网络

    此外,我们可以将这个 h^{(1)} 通过与前面相同 softmax 层,并计算整个句子情绪概率。当然,模型只有经过训练才能可靠地做到这一点。 现在让我们后退一步。...成分句法分析(也称为“短语结构分析”)目标之一是识别文本成分,这些成分在从文本中提取信息时非常有用。通过分析句子了解成分,就有可能生成语法上正确类似句子。...2.1 成分 句法分析,一个成分可以是一个单词或短语,作为一个层次结构一个单元。...短语是由两个或两个以上单词组成词组,围绕 a head lexical item 一个词首词项,一个句子作为一个单位使用。作为一个短语,一组词应该在句子中发挥特定作用。...树非终结符标记为短语类型(例如名词短语),终结符是句子准确单词。以 John hit the ball 为例,英语句子句法结构如下图所示。

    1.3K41

    一顿操作猛如虎,涨跌全看特朗普!

    我们可以使用len函数计算列表项数。第4行和第5行,我们打印前面步骤结果。注意第5行str函数。...最后,第31行,我们使用了stemmer.stem查找单词词干,并将其存储stemmed_word 。其余代码与前面的代码非常相似。...y打印表明,第0列和第1列没有包含索引行。这是因为: 我们原来句子“data”没有属于class 0单词。 索引为1单词出现在句首,因此它不会出现在目标y。...然而,“yes”之后单词概率分布是相当平坦。 训练一个NLP模型基于川普Twitter 在前面的例子,我们只有一个句子来训练模型。...2、当提供“North”时,下一个单词几乎总是“Korea”,后面通常是一些否定句。 3、以“Omaga is”开头句子往往具有负面含义。

    4K40

    Python 正则表达式一文通

    Python RegEx 几乎所有的公司广泛使用,并且对他们应用程序具有良好行业吸引力,从而使得正则表达式越来越受重视 今天我们就一起来学习下 Python 正则表达式 为什么要使用正则表达式...如上所示,正则表达式查找单词就这么简单。 接下来我们将了解如何使用正则表达式生成迭代器。 生成迭代器 生成迭代器是找出并目标字符串开始和结束索引简单过程。...(^),它作用否定了它所遵循任何效果。..." regex = re.compile("[r]at") Food = regex.sub("food", Food) print(Food) 在上面的示例单词 rat 替换为单词...FC 可以从上面的输出中看到,新行已被空格替换,并且输出打印一行上。

    1.8K20

    Python 正则表达式大全(下)

    imx: re) 括号中使用i, m, 或 x 可选标志 (?-imx: re) 括号不使用i, m, 或 x 可选标志 (?#...) 注释. (?= re) 前向肯定界定符。...\b 匹配一个单词边界,也就是指单词和空格间位置。例如, 'er\b' 可以匹配"never" 'er',但不能匹配 "verb" 'er'。 \B 匹配非单词边界。'...er\B' 能匹配 "verb" 'er',但不能匹配 "never" 'er'。 \n, \t, 等. 匹配一个换行符。匹配一个制表符。等 \1...\9 匹配第n个分组子表达式。...字符类 实例 描述 [Pp]ython 匹配 "Python" 或 "python" rub[ye] 匹配 "ruby" 或 "rube" [aeiou] 匹配括号内任意一个字母 [0-9] 匹配任何数字...匹配除了数字外字符 [Pp]ython 匹配 "Python" 或 "python" rub[ye] 匹配 "ruby" 或 "rube" [aeiou] 匹配括号内任意一个字母 [0-9]

    98010

    斯坦福NLP课程 | 第18讲 - 句法分析与树形递归神经网络

    ,并且经常它得到最终向量包含太多末尾单词信息 (而忽略了前面的一些内容) 2.4 结构预测对递归神经网络 [递归与循环神经网络] 如果我们自上而下工作,那么我们底层有单词向量,所以我们想要递归地计算更大成分含义...输入:两个候选子节点表示 输出: 两个节点合并语义表示 新节点合理程度 2.5 递归神经网络定义 [递归神经网络定义] 2.6 用递归网络分析句子 [用递归网络分析句子] 自左向右重复遍历...Recursive Neural Networks] 每个单词都拥有一个向量意义和一个矩阵意义 左侧计算得到合并向量意义 右侧计算得到合并矩阵意义 可以捕获运算符语义,即中一个单词修饰了另一个单词含义...树中使用结果向量作为逻辑回归分类器输入 使用梯度下降联合训练所有权重 补充讲解 回到最初使用向量表示单词意义,但不是仅仅将两个表示单词含义向量相互作用,左上图是中间插入一个矩阵,以双线性方式做注意力并得到了注意力得分...神经网络 [用于程序翻译tree-to-tree神经网络] 探索在编程语言之间使用树形结构编码和生成进行翻译 在生成,将注意力集中源树上 [用于程序翻译tree-to-tree神经网络] [用于程序翻译

    1.2K31

    Python做文本挖掘情感极性分析(基于情感词典方法)

    一种情况是同一个词不同语境下可以是代表完全相反情感意义,用笔者模型预测偏差最大句子为例(来源于朋友圈文本): 有车一族都用了这个宝贝,后果很严重哦[偷笑][偷笑][偷笑]1,交警工资估计会打5折...另外,同一个词可作多种词性,那么情感分数也不应相同,例如: 这部电影真垃圾 垃圾分类,很明显第一句垃圾表现强烈贬义,而在第二句中表示中性,单一评分对于这类问题分类难免有失偏颇。...1.1.2 否定词词典 否定出现将直接将句子情感转向相反方向,而且通常效用是叠加。常见否定词:不、没、无、非、莫、弗、勿、毋、未、否、别、無、休、难道等。...在此,简化情感分数计算逻辑:所有情感词语组分数之和 定义一个情感词语组:两情感词之间所有否定词和程度副词与这两情感词一情感词构成一个情感词组,即notWords + degreeWords...然而,这个模型缺点与局限性也非常明显: 首先,段落得分是其所有句子得分平均值,这一方法并不符合实际情况。正如文章先后段落有重要性大小之分,一个段落前后句子也同样有重要性差异。

    4.3K60

    大型语言模型:SBERT — 句子BERT

    问题在于,在实践,我们经常需要为整个句子而不是单个单词构建嵌入。然而,基本 BERT 版本仅在单词级别构建嵌入。因此,后来开发了几种类似 BERT 方法来解决这个问题,本文[1]将对此进行讨论。...回到 SBERT,将一个句子传递给 BERT ,池化层应用于 BERT 嵌入以获得其较低维度表示:初始 512 768 维向量转换为单个 768 维向量。...❞ 回归目标函数 在这个公式获得向量 u 和 v ,它们之间相似度得分直接通过选定相似度度量来计算。将预测相似度得分与真实值进行比较,并使用 MSE 损失函数更新模型。...训练过程,模型会评估该对(锚,正)与该对(锚,负)相比接近程度。从数学上讲,以下损失函数最小化: 间隔 ε 确保正句子与锚点距离至少比负句子与锚点距离近 ε。否则,损失将大于0。...使用 SentenceTransformers 构建嵌入很简单,下面的代码片段显示了一个示例。 然后构建嵌入可用于相似性比较。

    70220

    DNNLSTMText-CNN情感分类实战与分析

    当我们对文本单词进行统计,会发现有很多出现频次仅为1次单词,这类单词会增加我们词典容量,并且还会给文本处理带来一定噪声。 ?...我们描述性统计阶段可以发现,语料中句子平均长度为20个单词,因此我们在这里就设置20作为句子标准长度: 对于超过20个单词句子进行截断; 对于不足20个单词句子进行PAD补全。...上述代码执行将得到一个static_embeddings矩阵,这个矩阵每一行是词典一个单词所对应词向量(300维)。...上面的句子中有2个”好“和1个”喜欢“,而否定词仅有”没有“和”不“,因此模型就会认为这是一个positive句子。但实际上”没有“否定了”好“,”不“否定了”喜欢“。...例如,上面的红色框是一个size=3filter,蓝色框是一个size=2filter。他们分别能够捕捉到局部”没有-好演员“和”不-喜欢“这样否定关系,因此也一样能够正确对句子进行分类。

    2.6K30

    用Rapidminer做文本挖掘应用:情感分析

    p=14547 ​ 情感分析或观点挖掘是文本分析一种应用,用于识别和提取源数据主观信息。 情感分析基本任务是将文档,句子或实体特征中表达观点分类为肯定或否定。...然后,单词以不同极性(正负)存储。矢量单词表和模型均已创建。然后,将所需电影列表作为输入。模型将给定电影列表每个单词与先前存储具有不同极性单词进行比较。...不同类名称“ Positive”和“ Negative”下加载肯定和否定评论。 ​ 图2 Process Document运算符下,发生嵌套操作,例如对单词进行标记,过滤停止单词。...为了测量模型准确性,我们使用“ Performance”运算符。 然后运行模型。类召回率%和精度%结果如图5所示。模型和向量单词表存储存储库。 ​...当您查看《悲惨世界》时,有86.4%的人认为它是正面的,而13.6%的人认为是负面的,这是因为评论与正极性词表匹配度高于负面。 ​

    1.6K11

    送书 | Python编程:从入门到实践

    例如,看到单词print时,解释器就会将括号内容打印到屏幕,而不会管括号内容是什么。 编写程序时,编辑器会以各种方式突出程序不同部分。...请输入下面的代码,包括其中以粗体显示但拼写不正确单词mesage: message = "Hello Python Crash Course reader!"...方法是Python可对数据执行操作。name.title(),name后面的句点(.)让Python对变量name执行方法title()指定操作。...你终端会话Python询问这个变量值时,可看到末尾空格(见❷)。对变量favorite_language调用方法rstrip()(见❸),这个多余空格被删除了。...看到Python代码以普通句子颜色显示,或者普通句子Python代码颜色显示时,就可能意味着文件存在引号不匹配情况。

    2.9K110

    一日一技:Python双下划线私有方法不能调用原理

    使用Python编写面向对象代码时,我们会常常使用“继承”这种开发方式。...到目前为止,应该都是你已经知道东西。那么下一个问题,请问 PeopleInfo里面的 __init__会不会覆盖 Info里面的 __init__?...这是因为,Python里面,类方法或者属性如果以双下划线开头,那么他们就是类私有方法,在被继承时候,即使子类有相同名字以双下划线开头属性或者方法也不会覆盖父类。...而且这些以双下划线开头私有方法或者属性,类内部可以自由其他方法调用,但是实例对象里面是不能直接调用,如下图所示: 那么Python是如何实现这一点呢?...__calc_age就是子类 __calc_age。

    1.7K30

    Python NLP 入门教程

    本文简要介绍Python自然语言处理(NLP),使用PythonNLTK库。NLTK是Python自然语言处理工具包,NLP领域中,最常使用一个Python库。 什么是NLP?...我们将使用urllib模块来抓取web页面: 从打印结果可以看到,结果包含许多需要清理HTML标签。...那么再来看下面的文本: 这样如果使用标点符号拆分,Hello Mr将会被认为是一个句子,如果使用NLTK: 输出如下: 这才是正确拆分。...接下来试试单词tokenizer: 输出如下: Mr.这个词也没有分开。NLTK使用是punkt模块PunktSentenceTokenizer,它是NLTK.tokenize一部分。...在此NLP教程讨论所有步骤都只是文本预处理。以后文章,将会使用Python NLTK来实现文本分析。 我已经尽量使文章通俗易懂。希望能对你有所帮助。

    1.5K60

    Python3快速入门(七)——Pyth

    匹配0个或1个由前面的正则表达式定义片段,非贪婪方式 re{ n}匹配n个前面表达式。例如,"o{2}"不能匹配"Bob""o",但是能匹配"food"两个o。...只影响括号区域。 (?-imx)正则表达式关闭 i, m, 或 x 可选标志。只影响括号区域。 (?imx: re)括号中使用i, m, 或 x 可选标志 (?...\b匹配一个单词边界,也就是指单词和空格间位置。例如, 'er\b' 可以匹配"never" 'er',但不能匹配 "verb" 'er'。 \B匹配非单词边界。'...er\B' 能匹配 "verb" 'er',但不能匹配 "never" 'er'。 \n, \t,匹配一个换行符。匹配一个制表符 \1...\9匹配第n个分组内容。...3、正则表达式实例 python匹配 "python" [Pp]ython匹配 "Python" 或 "python" [aeiou]匹配括号内任意一个字母 [0-9]匹配任何数字 [a-z]匹配任何小写字母

    80610

    五分钟入门Python自然语言处理(一)

    NLTK是Python自然语言处理工具包,NLP领域中,最常使用一个Python库。 什么是NLP? 简单来说,自然语言处理(NLP)就是开发能够理解人类语言应用程序或服务。...NLTK也很容易上手,实际上,它是最简单自然语言处理(NLP)库。 在这个NLP教程,我们将使用Python NLTK库。...从打印结果可以看到,结果包含许多需要清理HTML标签。 然后BeautifulSoup模块来清洗这样文字: ? 现在我们从抓取网页得到了一个干净文本。...你可以将段落tokenize成句子,将句子tokenize成单个词,NLTK分别提供了句子tokenizer和单词tokenizer。 假如有这样这段文本: ?...这是你可能会想,这也太简单了,不需要使用NLTKtokenizer都可以,直接使用正则表达式来拆分句子就行,因为每个句子都有标点和空格。 那么再来看下面的文本: ?

    92270

    《自然语言处理入门》12.依存句法分析--提取用户评论

    例如,“上海+浦东+机场+航站楼”,所以,汉语中大部分句子都可以通过这样语法来生成。 语言学,这样语法被称为上下文无关文法,它由如下组件构成: 终结符结合 Σ,比如汉语一个词表。...句子,如果一个词修饰另一个词,则称修饰词为从属词( dependent ),修饰词语称为支配词(head),两者之间语法关系称为依存关系( dependency relation)。...CoNLL-U 文件有10列,每行都是一个单词, 空白行表示句子结束。单元下划线 _ 表示空白, 结合其中一句样例,解释如表所示。 ?...在上面的训练模型已经做了评测 UAS=83.3% LAS=81.0% 这个分数说明,测试集上有 83% 支配词准确预测,有 81% 依存弧准确预测。...这一版算法存在问题之一是没有考虑到“机身不长””“分辨率不高"等否定修饰关系。否定修饰关系依存句法标记为 neg,于是我们只需检查形容词是否存在否定修饰支配词即可。

    2.6K20
    领券