在一段句子中是由各种词汇组成的.有名词,动词,形容词和副词.要理解这些句子,首先就需要将这些词类识别出来.将词汇按它们的词性(parts-of-speech,POS)分类并相应地对它们进行标注.这个过程叫做词性标注. 要进行词性标注,就需要用到词性标注器(part-of-speech tagger).代码如下 text=nltk.word_tokenize("customer found there are abnormal issue") print(nltk.pos_tag(tex
在前面讲nltk安装的时候,我们下载了很多的文本.总共有9个文本.那么如何找到这些文本呢: text1: Moby Dick by Herman Melville 1851 text2: Sense and Sensibility by Jane Austen 1811 text3: The Book of Genesis text4: Inaugural Address Corpus text5: Chat Corpus text6: Monty Python and the Holy Gra
http://blog.alejandronolla.com/2013/05/15/detecting-text-language-with-python-and-nltk/ >>> from nltk import wordpunct_tokenize >>> wordpunct_tokenize("That's thirty minutes away. I'll be there in ten.") ['That', "'",
在上一章中介绍了用pos_tag进行词性标注.这一章将要介绍专门的标注器. 首先来看一元标注器,一元标注器利用一种简单的统计算法,对每个标识符分配最有可能的标记,建立一元标注器的技术称为训练. from nltk.corpus import brown brown_tagged_sents=brown.tagged_sents(categories='news') brown_sents=brown.sents(categories='news') unigram_tagger=nltk.Uni
前面介绍了很多NLTK中携带的词典资源,这些词典资源对于我们处理文本是有大的作用的,比如实现这样一个功能,寻找由egivronl几个字母组成的单词.且组成的单词每个字母的次数不得超过egivronl中字母出现的次数,每个单词的长度要大于6. 要实现这样的一个功能,首先我们要调用FreqDist功能.来得到样本字母中各个字母出现的次数 puzzle_letters=nltk.FreqDist('egivrvonl') for k in puzzle_letters: print(k,puzzle_