我认为我在调用setResultsName()时犯了一个错误：frompyparsingimport*DEPT_CODE=Regex(r'[A-Z]{2,}').setResultsName("DeptCode")COURSE_NUMBER=Regex(r'[0-9]{4}').setResultsName("CourseNumber")COURSE_NUMBER.setParseAction(

我正在尝试一种方法,可以检查给定短语是否与短语列表中的至少一项匹配并返回它们.输入是短语,短语列表和同义词列表的字典.关键是要使其通用.这是示例：phrase='Thisisalittlehouse'dictSyns={'little':['small','tiny','little'],'house':['cottage&#0

我有一棵树：(S(WH-QUERYWhich)(FLIGHT-NP(FLIGHT-CNP(FLIGHT-CNP(FLIGHT-Nflight))(FLIGHT-DESTto(CITY-NP(CITY-NAMEHue)(CITY-Ncity)))))(FLIGHT-VP(FLIGHT-Varrives)(FLIGHT

我有这样一句话：我的狗也喜欢吃香肠.我得到以下解析树：(ROOT(S(NP(PRP$My)(NNdog))(ADVP(RBalso))(VP(VBZlikes)(S(VP(VBGeating)(NP(NNsausage)))))(..)))我如何只获得语法类别,即：NP,ADVP,VP等？我尝试使用以下代码：Tree

我正在尝试使用OpenNLPJavaAPI从文档中提取名称,技能之类的实体.但它没有提取专有名称.我正在使用opennlpsourceforgelink可用的模型这是一段Java代码-publicclasstikaOpenIntro{publicstaticvoidmain(String[]args)throwsIOException,SAXException,

首先介绍一下为什么要整理自己的知识体系：之前肖仰华分享提到一个点：对于企业，积累下来的知识是唯一优势。其实对于个人也一样，工作几年的人和刚毕业的人怎么区分？我们平时说的几年工作经验怎么体现？这些都需要系统性的整理处理将自己所有技能整理一下，可以直观看到自己的优势和劣势，了

使用TextBlob库,可以通过先将字符串定义为TextBlob对象,然后再使用正确的方法来改善字符串的拼写.例：fromtextblobimportTextBlobdata=TextBlob('TworaodsdiverrgedinayullowwaodandsurryIculdnottravlbouth')print(data.correct())Tworoadsdivergedin

我有以下格式的数据：TOP(S(PP-LOC(INIn)(NP(NP(DTan))(NNPOct.)(CD19)(NNreview)))(PP(INof)(NP()(NP-TTL(DTThe)(NNMisanthrope))(”))(PP-LOC(INat)(NP(NP(NP(NNP芝加哥))(POS的))(NNPGoodman)(NNP剧院))))))(PRN(-LRB--LRB-)()(S-HLN(NP-SBJ(VBN更新)(NNS经典)))(V

我有一个包含3个组件的NLP任务.我尝试了几种方法(最后提到),但无法获得良好的结果.>在语句中检测时间表达>然后将其分类为时间戳,时间触发或时间段.>使每个表达式等于其DateTime等价物.例：以参考时间为2000小时,2015年7月20日,星期四>时间戳：我想从现在开始20分钟预定出租车A

如果您有一个文本语料库,如何识别所有类别(从预定义类别列表中)和相关的情感(正面/负面写作)？我将在Python中进行此操作,但在此阶段,我不一定要寻找特定于语言的解决方案.让我们看一个例子,尝试阐明我的要求.如果我对产品有完整的评论集,例如：Microsoft’sXboxOneoffersimp

2019年3月，百度正式发布NLP模型ERNIE，其在中文任务中全面超越BERT一度引发业界广泛关注和探讨。经过短短几个月时间，百度ERNIE再升级，发布持续学习的语义理解框架ERNIE2.0，及基于此框架的ERNIE2.0预训练模型。继1.0后，ERNIE英文任务方面取得全新突破，在共计16个中英文任务上超越了BERT

“PM”可以表示“pm(time)”,也可以表示“总理”.我想抓住后者.希望“PM”的引退归还“总理”.如何使用spacy做到这一点？返回意外引理的示例：>>>importspacy>>>#nlp=spacy.load('en')>>>nlp=spacy.load('en_core_web_lg')>>>doc=nlp(u'PMmeansp

这个问题已经在这里有了答案：            >            Allsynonymsforwordinpython?                                    3个我无法提出一个陌生人的问题,想您会帮我的.forpinwn.synsets('change'):<br>

上图来自DistributedRepresentationsofSentencesandDocuments,介绍Doc2Vec.我正在使用Gensim的Word2Vec和Doc2Vec的实现,它们很棒,但是我希望在一些问题上保持清晰.>对于给定的doc2vec模型dvm,dvm.docvecs是什么？我的印象是它是包含所有词嵌入和段落向量d的平均或连接向量.这

我想确定字符串中所有类型的数字.例：a='I0.34-3453/43%wanttoget-0.342018-09allnumbers'结果：['I','_num','_num','_num','_num','want','to','get','_num&#03

这个问题已经在这里有了答案：            >            Howtocomputethesimilaritybetweentwotextdocuments?                                    8个我需要测量两个句子之间的相似度.例如：s1="sheisgoo