如何告诉NLTK以特定语言处理文本？有一段时间我会编写一个专门的NLP例程,在非英语(但仍然是欧洲的)欧洲文本域上进行POS标记,标记等操作.这个问题似乎只涉及不同的语料库,而不是代码/设置的变化：POStagginginGerman或者,是否有任何专门用于python的希伯来语/西班牙语/波兰语NLP

已有拼写检查模型可帮助我们根据经过训练的正确拼写语料库找到建议的正确拼写.可以将粒度从字母表增加到“单词”,这样我们就可以得到偶数短语建议,这样如果输入了错误的短语,那么它应该从正确短语的语料库中建议最接近的正确短语,当然它是从有效短语列表.是否有任何python库已经

我的COde是fromnltk.parseimportmaltmp=malt.MaltParser(working_dir="/other/apps/maltparser-1.8.1",mco="engmalt.poly-1.7.mco",additional_java_args=['-Xmx1024m'])printmp.raw_parse("HelloWorld")错误是Traceba

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我使用pytesseract来识别图像中的文本pytesseract.pytesseract.tesseract_cmd=r'C:\ProgramFiles\Tesseract-OCR\tesseract.exe'然后我使用下面的代码来识别文本textImg=pytesseract.image_to_string(Image.open(imgLoc+"/"+imgName))print(textImg)text_file=ope

我是NLP和NLTK的初学者.我无法理解wordnet中的lemmas和synsets之间的确切区别,因为两者产生的输出几乎相同.例如,对于单词cake,它会产生这个输出.lemmas:[Lemma('cake.n.01.cake'),Lemma('patty.n.01.cake'),Lemma('cake.n.03.cake'),Lemma('coat.v.03.cake')]synsets:

是否有任何库,最好是在python中,但至少是开源的,可以汇总和/或简化自然语言文本？解决方法:我不确定目前是否有任何库可以执行此操作,作为文本摘要,或者至少可理解的文本摘要不是通过简单的插件和放大器轻松实现的.玩图书馆.以下是我设法找到的与文本摘要相关的项目/资源的一些链接,

我有五个文本文件,我输入到CountVectorizer.将min_df和max_df指定给CountVectorizer实例时,min/max文档频率的确切含义是什么？它是特定文本文件中单词的频率,还是整个语料库中单词的频率(5个txt文件)？当min_df和max_df以整数或浮点数形式提供时,它有何不同？该文档似乎没有提供详尽

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哪个ngram实现在python中最快？我试图描述nltk与vsscott的拉链(http://locallyoptimal.com/blog/2013/01/20/elegant-n-gram-generation-in-python/)：fromnltk.utilimportngramsasnltkngramimportthis,timedefzipngram(text,n=2):returnzip(*[text.split()[i:]for

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我正在寻找可处理PennTreebank结构的Python数据结构.这是树库外观的示例：((S(NP-SBJ(PRPHe))(VP(VBDshouted))(..)))本质上,我想要一个数据结构,可以询问诸如“主题NP的子代是什么？”之类的内容.或“什么类型的短语主导代词？”,最好在Python中使用.有人