源代码: https://blog.csdn.net/github_38705794/article/details/75452729

一、复现时报错:

Traceback (most recent call last):
File "D:\Program\python3\lib\site-packages\nltk\corpus\util.py", line 80, in __load
try: root = nltk.data.find('{}/{}'.format(self.subdir, zip_name))
File "D:\Program\python3\lib\site-packages\nltk\data.py", line 675, in find
raise LookupError(resource_not_found)
LookupError:

解决方法:

https://stackoverflow.com/questions/26693736/nltk-and-stopwords-fail-lookuperror

You don't seem to have the stopwords corpus on your computer.

You need to start the NLTK Downloader and download all the data you need.

Open a Python console and do the following:

>>> import nltk
>>> nltk.download()
showing info http://nltk.github.com/nltk_data/

In the GUI window that opens simply press the 'Download' button to download all corpora or go to the 'Corpora' tab and only download the ones you need/want.

sklearn word2vec 实践的更多相关文章

  1. 深入浅出KNN算法(二) sklearn KNN实践

    姊妹篇: 深入浅出KNN算法(一) 原理介绍 上次介绍了KNN的基本原理,以及KNN的几个窍门,这次就来用sklearn实践一下KNN算法. 一.Skelarn KNN参数概述 要使用sklearnK ...

  2. gensim word2vec实践

    语料下载地址 # -*- coding: utf-8 -*- import jieba import jieba.analyse # suggest_freq调节单个词语的词频,使其能(或不能)被分出 ...

  3. word2vec 实践

    关于word2vec,这方面无论中英文的参考资料相当的多,英文方面既可以看官方推荐的论文,也可以看gensim作者Radim Řehůřek博士写得一些文章.而中文方面,推荐 @licstar的< ...

  4. 词向量之word2vec实践

    首先感谢无私分享的各位大神,文中很多内容多有借鉴之处.本次将自己的实验过程记录,希望能帮助有需要的同学. 一.从下载数据开始 现在的中文语料库不是特别丰富,我在之前的文章中略有整理,有兴趣的可以看看. ...

  5. 机器学习:gensim之Word2Vec 详解

    一 前言 Word2Vec是同上一篇提及的PageRank一样,都是Google的工程师和机器学习专家所提出的的:在学习这些算法.模型的时候,最好优先去看Google提出者的原汁Paper和Proje ...

  6. 使用sklearn进行集成学习——实践

    系列 <使用sklearn进行集成学习——理论> <使用sklearn进行集成学习——实践> 目录 1 Random Forest和Gradient Tree Boosting ...

  7. 机器学习之路: python 实践 word2vec 词向量技术

    git: https://github.com/linyi0604/MachineLearning 词向量技术 Word2Vec 每个连续词汇片段都会对后面有一定制约 称为上下文context 找到句 ...

  8. 【新人赛】阿里云恶意程序检测 -- 实践记录 11.24 - word2vec模型 + xgboost

    使用word2vec训练词向量 使用word2vec无监督学习训练词向量,输入的是训练数据和测试数据,输出的是每个词的词向量,总共三百个词左右. 求和:然后再将每行数据中的每个词的词向量加和,得到每行 ...

  9. 实践2:如何使用word2vec和k-means聚类寻找相似的城市

    理解业务 一个需求:把相似的目的地整理出来,然后可以通过这些相似目的地做相关推荐,或者是相关目的地的推荐 准备数据 Word2Vec算法:可以学习输入的文本,并输出一个词向量模型 对数据进行清洗,去出 ...

随机推荐

  1. UDP和TCP的区别和联系

    UDP特点 将数据源和目的封装在数据包中,不需要简历连接 每个数据报的大小在限制在64K内 因无连接,是不可靠协议 不需要建立连接,速度快 TCP 建立连接.形成传输数据通道. 在连接中进行大量数据量 ...

  2. Failed to Attach to Process ID Xcode 解决办法

    方法1. go to the Product menu and find the Edit Scheme menu there. While in Edit Scheme window, select ...

  3. Tracing SQL Queries in Real Time for MySQL Databases using WinDbg and Basic Assembler Knowledge

    https://www.codeproject.com/Articles/43305/Tracing-SQL-Queries-in-Real-Time-for-MySQL-Databas     As ...

  4. Android内存优化11 内存泄漏常见情况2 内部类泄漏

    线程持久化 Java中的Thread有一个特点就是她们都是直接被GC Root所引用,也就是说Dalvik虚拟机对所有被激活状态的线程都是持有强引用,导致GC永远都无法回收掉这些线程对象,除非线程被手 ...

  5. 七.使用fastJson解析器

    1.到入jar包 <!-- 添加fastjson 依赖包. --> <dependency> <groupId>com.alibaba</groupId> ...

  6. linq直接执行sql语句

    1.ExecuteQuery方法 看命名,我们很容易联想到ado.net里熟悉的Command的ExecuteNonQuery方法,但是VS的智能提示告诉我们这个方法返回的是一个泛型集合,应该&quo ...

  7. BrowserSync-多浏览器测试工具

    阅读目录 自动刷新 介绍BrowserSync BrowserSync具体使用 BrowserSync配合gulp 自动刷新 自动刷新,顾名思义,就是不用我们去F5刷新.假设有一天我们写代码,只需要c ...

  8. 事务内执行sql修复的简易模板

    -- ============================================= -- Script Template -- ============================= ...

  9. [转]Sql server 大数据量分页存储过程效率测试附代码

    本文转自:http://www.cnblogs.com/lli0077/archive/2008/09/03/1282862.html 在项目中,我们经常遇到或用到分页,那么在大数据量(百万级以上)下 ...

  10. [转]SSIS: By coding

    本文转自:http://www.codeproject.com/Articles/604197/SSIS-By-coding Introduction SSIS better known as “SQ ...