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

如何打印word的所有lemma_names而不重复NLTK中的同义词和pos_tag?

要打印Word的所有lemma_names而不重复NLTK中的同义词和pos_tag,可以按照以下步骤进行:

  1. 导入所需的库和模块:
代码语言:txt
复制
import nltk
from nltk.corpus import wordnet as wn
  1. 定义一个函数,用于获取Word的所有lemma_names:
代码语言:txt
复制
def get_lemma_names(word):
    lemma_names = set()
    synsets = wn.synsets(word)
    for synset in synsets:
        for lemma in synset.lemmas():
            lemma_names.add(lemma.name())
    return lemma_names
  1. 定义一个函数,用于获取Word的pos_tag:
代码语言:txt
复制
def get_pos_tag(word):
    synsets = wn.synsets(word)
    if synsets:
        return synsets[0].pos()
    else:
        return None
  1. 定义一个函数,用于打印Word的所有lemma_names而不重复NLTK中的同义词和pos_tag:
代码语言:txt
复制
def print_unique_lemma_names(word):
    lemma_names = get_lemma_names(word)
    pos_tag = get_pos_tag(word)
    print("Word: ", word)
    print("POS Tag: ", pos_tag)
    print("Unique Lemma Names: ", lemma_names)
  1. 调用函数并传入要打印的Word:
代码语言:txt
复制
print_unique_lemma_names("word")

这样就可以打印出Word的所有lemma_names而不重复NLTK中的同义词和pos_tag。请注意,以上代码使用NLTK库来获取同义词和pos_tag,不涉及任何特定的云计算品牌商。

相关搜索:如何打印mongodb中的所有元素和嵌入的数组?如何删除列表中的所有辅音和打印元音如何在文档的打印视图中的所有页面中打印相同的页眉和页脚如何查找所有文件的word上下文,而不是python目录中的某个文件?pandas数据透视表中的重复条目和重命名列行而不聚合如何打印列表(而不是整个列表)中的“特定”元素,而不是从类方法打印,而不带括号和引号?如何打印PCAP文件中的所有目的端口和源端口?如何在Jupyter notebook中打印非常长的字符串而不环绕?我如何找到所有可能的方法来组合列表中的项目而不重复?如何将画布的宽度和高度设置为浏览器的所有高度和宽度而不溢出?如何在Laravel或PHP中检查不重复和不连续的数字?在打印时,如何在CSS中重复页面上的页眉和页脚横幅?如何更改异步块中的变量值而不取得其所有权如何从列表数组中删除所有重复列表和其他列表的子集?当我使用多个框架时,如何在我的`Podfile`中添加测试pod而不“重复”它们?如何比较两个不同列表中的字典的键和值并打印不匹配的键和值如何在Fortran90中打印real和real8变量的所有小数?如何在postgres中使用'For update skip locked‘而不锁定查询中使用的所有表中的行?如何在scikit-learn中继承向量化器的子类而不重复构造函数中的所有参数如何打印标记名的值而不是Beautiful Soup4和Python3中的值?
相关搜索:
页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

nlp词性标注作用

词性标注 – 除了语法关系,句中单词位置(词性)标记也蕴含着信息,词位置定义了它用途功能。宾夕法尼亚大学提供了一个完整位置标记列表。下方代码则使用了NLTK库来对输入文本进行词性标注。...from nltk import word_tokenize, pos_tag text = "I am learning Natural Language Processing on Analytics...Vidhya" tokens = word_tokenize(text) print pos_tag(tokens) >>> [('I', 'PRP'), ('am', 'VBP'), ('learning...第一句“book”是的动词, 第二句它是个名词。...这会在后续分析引入误差。 C.标准化与词形还原: 位置标注是词形还原基础步骤之一,可以帮助把单词还原为基本形式. D.有效移除停用词 : 利用位置标记可以有效地去除停用词。

1.5K10

【Python环境】Python自然语言处理系列(1)

绘制分布图分布表 词汇工具:Toolbox Shoebox WordNet WordNet 是一个面向语义英语词典,由同义词集合—或称为同义词集(synsets)— 组成,...并且组织成一个网络 意义与同义词:wn.synsets('motorcar');wn.synset('car.n.01').lemma_names; ['car'...同义词集与自身比较将返回1;Path方法是两个概念之间最短路径长度倒数 is-a关系是纵向,has-part关系是横向 齐夫定律:f(w)是一个自由文本词w 频率。...假设一个文本所有词都按照它 们频率排名,频率最高在最前面。齐夫定律指出一个词类型频率与它排名成反 比(即f×r=k,k 是某个常数)。...例如:最常见第50 个词类型出现频率应该是最常 见第150 个词型出现频率3 倍 三:加工原料文本 分词词干提取 1,分词 tokens = nltk.word_tokenize(raw

872100
  • 基于word文档,使用Python输出关键词词频,并将关键词词性也标注出来

    后来求助了Zelinai,其给了一个解决方法,如下所示: 可以使用 Python docx openpyxl 库实现该功能,具体步骤如下: 使用 docx 库读取 word 文档所有文本,...利用 Python Collection 库 Counter 类,统计每个单词词频。 使用 Python NLTK 库对每个单词进行词性标注,将其存入一个字典。...将关键词、词性词频分别写入文件不同列。...Workbook from nltk import pos_tag # 读取 word 文档内容 doc = docx.Document('test.docx') text = "" for para...这篇文章主要盘点了一个Python文本分析处理问题,使用Python获取了Word文本关键词、词频词性,文中针对该问题,给出了具体解析代码实现,帮助粉丝顺利解决了问题。

    24820

    基于word文档,使用Python输出关键词词频,并将关键词词性也标注出来

    后来求助了Zelinai,其给了一个解决方法,如下所示: 可以使用 Python docx openpyxl 库实现该功能,具体步骤如下: 使用 docx 库读取 word 文档所有文本,...利用 Python Collection 库 Counter 类,统计每个单词词频。 使用 Python NLTK 库对每个单词进行词性标注,将其存入一个字典。...将关键词、词性词频分别写入文件不同列。...Workbook from nltk import pos_tag # 读取 word 文档内容 doc = docx.Document('test.docx') text = "" for para...这篇文章主要盘点了一个Python文本分析处理问题,使用Python获取了Word文本关键词、词频词性,文中针对该问题,给出了具体解析代码实现,帮助粉丝顺利解决了问题。

    26530

    机器学习基础——朴素贝叶斯做文本分类代码实战

    朴素贝叶斯与文本分类 一般来说,我们认为狭义事件结果应该是有限,也就是说事件结果应该是一个离散值不是连续值。...我们可以打印所有英文停用词看一下,大部分都是一些虚词助词,可能出现在所有语境当中,对我们对文本进行分类几乎没有帮助。 词性归一化 众所周知,英文当中单词有很多形态。...原本这是一项非常复杂工作,但我们有了nltk之后,这个工作变得简单了很多。要做单词归一化,我们需要用到nltk当中两个工具。 第一个方法叫做pos_tag, 它接收一个单词list作为入参。...我们可以直接根据返回结果首字母做个简单映射: from nltk import word_tokenize, pos_tag from nltk.corpus import wordnet from...这段代码稍微复杂一些,但是也麻烦: def word_prob(data, labels): n = len(data) # 创建词表 word_dict

    1.4K30

    用Python绘制词云:让数据可视化变得生动有趣

    导读:你是否曾想过,如何将一堆枯燥数据转化为一幅幅引人入胜视觉艺术品?词云,作为一种流行数据可视化技术,能够将文本数据关键词以不同大小颜色呈现,直观地展示信息密度重要性。...在本文中,我们将探索如何使用Python——一种强大灵活编程语言——来绘制出既美观又富有洞察力词云图。...可以使用NLTK词性标注功能来过滤: from nltk import pos_tag, word_tokenize def get_nouns(text): nouns = []...1、定义停用词列表:创建一个包含所有停用词列表,并在生成词云时传入这个列表: stopwords = set(['', '', '是', '在', '有', '一个']) wordcloud =...你可以动态地将这些词添加到停用词列表: stopwords.add('特定词') wordcloud.generate(text) 4 完整示例 以下是一个完整示例,展示了如何使用jieba进行中文分词

    41320

    自然语言处理| NLTK详解

    新闻馈送算法通过自然语言处理了解到你兴趣,并向你展示相关广告以及消息,不是一些无关信息。 语音助手,诸如苹果 Siri。...NLTK被称为“使用Python进行教学计算语言学工作绝佳工具”,以及“用自然语言进行游戏神奇图书馆”。...安装好了,我们来愉快玩耍 了解Tokenize 把长句⼦拆成有“意义”⼩部件,,使用nltk.word_tokenize >>> import nltk >>> sentence = "hello...', "'s"] 词性标注 from nltk import pos_tag tags = pos_tag(tokens) tags [('Today', 'NN'), ("'s", 'POS'...命名实体识别 命名实体识别是NLP里一项很基础任务,就是指从文本识别出命名性指称项,为关系抽取等任务做铺垫。

    6.8K30

    主题建模 — 简介与实现

    标记在各种NLP任务中都很有用,例如,在机器翻译,任务是提供输入文本(原始语言中文本)翻译(目标语言中翻译)。如果原始文本输入包含人名,我们希望机器翻译模型翻译该名称。...确保这一点一种方式是将该人名标记为实体,然后当存在标记实体时,将绕过模型。换句话说,句子除了那个标记实体之外所有内容都将被翻译。...# Import required libraries from nltk import word_tokenize, pos_tag # Break down the sample into word...如果你想查看所有标记,可以不带参数运行相同命令。 命名实体识别 现在,我们对句子每个单词都进行了词性标注,但并不是所有的名词都是相同。...因此,我们观察到NER如何帮助我们进一步将名词分解为实体类别。 现在我们已经学会了如何进行词性标注NER,让我们创建一个可以自动执行这些任务函数。

    34410

    使用 Python TFIDF 从文本中提取关键词

    本文中,云朵君将大家一起学习如何使用 TFIDF,并以一种流畅简单方式从文本文档中提取关键字。 关键词提取是从简明概括长文本内容文档,自动提取一组代表性短语。...词频逆文档频率(TFIDF) TFIDF 工作原理是按比例增加一个词语在文档中出现次数,但会被它所在文档数量抵消。因此,诸如“这个”、“是”等在所有文档普遍出现词没有被赋予很高权重。...WordNetLemmatizer from nltk import word_tokenize, sent_tokenize, pos_tag [nltk_data] Downloading package...这 100 个数据集由新西兰怀卡托大学 100 篇完整硕士博士论文组成。这里使用一个只包含 99 个文件版本。删除其余包含关键字打文件。...k 默认值为 10。这里在 k=[5,10,20,40] 处打印 MAP 值。

    4.5K41

    NLP在面向特定领域应用:从原理到实践

    本文将深入探讨NLP在特定领域应用,重点介绍NLP如何在专业领域中进行深度挖掘,以获取应用领域内专业知识。1....# 示例代码:使用NLP进行医学文献关键词提取from nltk import pos_tag, word_tokenizefrom nltk.corpus import stopwordsfrom nltk.stem...通过语音识别自然语言理解,系统能够理解患者症状描述,并为医生提供患者病历信息,以辅助诊断治疗。...NLP在法律领域应用3.1 法律文件分析在法律实践,大量法律文件需要被分析理解。NLP技术可以用于自动化处理法律文件,提取其中关键信息,为律师提供更高效法律研究案件分析工具。...# 示例代码:使用NLP进行法律文件关键信息提取from nltk import sent_tokenize, word_tokenizedef extract_legal_information(text

    70920

    NLP项目:使用NLTKSpaCy进行命名实体识别

    编译:yxy 出品:ATYUN订阅号 命名实体识别(NER)是信息提取第一步,旨在在文本查找分类命名实体转换为预定义分类,例如人员名称,组织,地点,时间,数量,货币价值,百分比等。...这条推文是否包含此人位置? 本文介绍如何使用NLTKSpaCy构建命名实体识别器,以在原始文本识别事物名称,例如人员、组织或位置。...NLTK import nltk from nltk.tokenizeimport word_tokenize from nltk.tagimport pos_tag 信息提取 我接收了《纽约时报》...def preprocess(sent): sent= nltk.word_tokenize(sent) sent= nltk.pos_tag(sent) return sent...ne_tree= ne_chunk(pos_tagword_tokenize(ex))) print(ne_tree) ? 谷歌被识别为一个人。这非常令人失望。

    7.2K40

    Python 数据科学入门教程:NLTK

    在我们学习如何使用 NLTK 进行情感分析过程,我们将学习以下内容: 分词 - 将文本正文分割为句子单词。...现在我们已经学会了,如何执行一些自定义分块添加缝隙,我们来讨论一下 NLTK 自带分块形式,这就是命名实体识别。....examples()) # ['they drew up a six-step plan', 'they discussed plans for a new bond issue'] 接下来,我们如何辨别一个词同义词反义词...,上面的代码被翻译成:在每个类别(我们有正向独享),选取所有的文件 ID(每个评论有自己 ID),然后对文件 ID存储word_tokenized版本(单词列表),后面是一个大列表正面或负面标签...十二、使用 NLTK 将单词转换为特征 在本教程,我们在以前视频基础上构建,并编撰正面评论负面评论单词特征列表,来看到正面或负面评论特定类型单词趋势。

    4.4K10

    Python文本预处理:步骤、使用工具及示例

    常见文本正则化步骤包括: 将文本中出现所有字母转换为小写或大写 将文本数字转换为单词或删除这些数字 删除文本中出现标点符号、重音符号以及其他变音符号 删除文本空白区域 扩展文本中出现缩写...删除文本中出现标点 以下示例代码演示如何删除文本标点符号,如 [!”#$%&’()*+,-./:;?@[\]^_`{|}~] 等符号。...当前主流两种算法是 Porter stemming 算法(删除单词删除常见形态拐点结尾) Lancaster stemming 算法。 ?...mouse 词性标注(POS) 词性标注旨在基于词语定义上下文意义,为给定文本每个单词(如名词、动词、形容词其他单词) 分配词性。...示例 12:使用 TextBlob 实现词性标注 实现代码: from nltk import word_tokenize, pos_tag, ne_chunk input_str = “Bill works

    1.6K30

    NLP入门必知必会(一):Word Vectors

    人类语言和词义 如何表达一个单词含义 在计算机如何具有可用含义 wordNet存在问题 将单词表示为离散符号 单词作为离散符号存在问题 通过上下文表示单词 词向量 词义作为神经词向量-可视化...最普遍意义语言学思维方式: 能指(符号)⟺所指(思想或事物) =指称语义 1.2 我们在计算机如何具有可用含义?...常见解决方案:使用 WordNet,一个同义词库,包含同义词上位词列表(“是”关系) 例如 包含“good”同义词集 # 导入初始包 # pip install nltkimport nltk #...《解决方案》 可以尝试依靠WordNet同义词列表来获得相似性吗? 但是众所周知严重失败:不完整等。 替代:学习在向量本身编码相似性。...想法: 我们有大量语料库; 固定词汇表每个单词都由一个向量表示; 遍历文本每个位置t,该位置具有中心词c上下文(“outside”)词o; 使用co词向量相似度来计算o给定c概率(反之亦然

    1.1K22

    解决LookupError: Resource [93maveraged_perceptron_tagger[0m not found. Please

    结论NLTK Downloader提供了一个方便方法来下载管理不同语料库模型,以供NLTK库使用。...下载完成后,关闭NLTK Downloader,并重新运行代码。你应该能够顺利执行词性标注操作,不再遇到错误。...在NLTK,词性标注是通过预训练好模型来实现NLTK提供了几种不同方法模型来进行词性标注,其中最常见是使用"averaged_perceptron_tagger"模型。...tokens = nltk.word_tokenize(text)进行词性标注: 使用NLTK词性标注函数​​pos_tag()​​对分词后文本进行词性标注。...词性标注在自然语言处理任务扮演着重要角色,可以帮助我们理解文本单词词性、语法角色上下文关系。

    29430

    Python自然语言处理 NLTK 库用法入门教程【经典】

    参考链接: 如何在PythonNLTK WordNet获取同义词/反义词 @本文来源于公众号:csdn2299,喜欢可以关注公众号 程序员学府 本文实例讲述了Python自然语言处理 NLTK 库用法...有很多公司热衷收集所有这些数据,以便更好地了解他们用户用户对产品热情,并对他们产品或者服务进行合适调整。 ...然后我们尝试使用词语标记器来看看它是如何工作:  from nltk.tokenize import word_tokenize mytext = "Hello Mr....WordNet 是为自然语言处理构建数据库。它包括部分词语一个同义词一个简短定义。 ...其实这里不仅有技术,更有那些技术之外东西,比如,如何做一个精致程序员,不是“屌丝”,程序员本身就是高贵一种存在啊,难道不是吗?[点击加入]想做你自己想成为高尚人,加油!

    2K30

    Python NLTK 自然语言处理入门与例程

    我们生活中经常会接触自然语言处理应用,包括语音识别,语音翻译,理解句意,理解特定词语同义词,以及写出语法正确,句意通畅句子段落。...NLP作用 正如大家所知,每天博客,社交网站网页会产生数亿字节海量数据。 有很多公司热衷收集所有这些数据,以便更好地了解他们用户用户对产品热情,并对他们产品或者服务进行合适调整。...然后我们尝试使用词语标记器来看看它是如何工作: from nltk.tokenize import word_tokenize mytext = "Hello Mr....WordNet 是为自然语言处理构建数据库。它包括部分词语一个同义词一个简短定义。...当有时候,你不关心准确度,需要只是速度。在这种情况下,词干提取方法更好。 我们在本 NLP 教程讨论所有步骤都涉及到文本预处理。

    6.1K70

    Python NLP入门教程

    这里讨论一些自然语言处理(NLP)实际应用例子,如语音识别、语音翻译、理解完整句子、理解匹配词同义词,以及生成语法正确完整句子段落。 这并不是NLP能做所有事情。...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。...urllib.request response = urllib.request.urlopen('http://php.net/') html = response.read() print (html) 从打印结果可以看到...同义词处理 使用nltk.download()安装界面,其中一个包是WordNet。 WordNet是一个为自然语言处理建立数据库。它包括一些同义词一些简短定义。...在此NLP教程讨论所有步骤都只是文本预处理。在以后文章,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。

    2.9K40
    领券