Python+NLTK自然语言处理学习(一):环境搭建 参考黄聪的博客地址:http://www.cnblogs.com/huangcong/archive/2011/08/29/2157437.html…

前面学了一个星期的C++,以前阅读C++代码有些困难,现在好一些了.做了一些NOI的题目,这也是一个长期的目标中的一环.做到动态规划的相关题目时发现很多问题思考不通透,所以开始系统学习.学习的第一本是<数据结构与算法C++描述>第三版,边学边做一些笔记.所以这些笔记中的代码有很多将会非常简单,甚至可能只有一个记录或者结论. 辗转相除法用来求两个整数的最大公约数,即能同时整除两个数的最大整数.程序如下: int gdc(int m,int n){ int rem; ){ //0之前的那个数就是最…

前言: 我们在做自然语言学习的过程中使用Python进行编程.是用解析器的方式确实有些麻烦.在这里给大家推荐一款集成开发环境IDE可以很方便的对Python进行项目管理,代码自动提示,运行调试等. 简介: 这里不做其它IDE的推荐,直接推荐pycharm.它是大名顶顶的JetBrains公司出品的基于IntelliJ引擎.这里有很多童鞋应该很熟悉了吧.IntelliJ引擎的IDE产品很多,例如PHP的PhpStorm,玩H5开发的WebStorm等.并且pycharm现在有完全免费的社区提供同学…

前言: 用Python对自然语言处理有很好的库.它叫NLTK.下面就是对NLTK的第一尝试. 安装: 1.安装Pip 比较简单,得益于CentOS7自带的easy_install.执行一行命令就可以搞定. *在终端控制台->easy_install pip   2.检验Pip是否可用   Pip是Python的包管理工具.我们运行Pip确定CentOS下可用. *在终端控制台->pip -V 注意参数大小写 3.使用Pip安装NLTK *在终端控制台->pip install -U nl…

1.搭建环境 下载anaconda并安装,(其自带python2.7和一些常用包,NumPy,Matplotlib),第一次启动使用spyder 2.下载nltk import nltk nltk.download() 在打开的界面上选择book并下载(注意存储路径,我设的   C:\nltk_data   )我下载的大概370M 3.测试 from nltk.book import * text1 出现text1的文本即表示成功 4.现在可以开始学习python自然语言处理了…

http://www.cnblogs.com/yuxc/archive/2012/02/09/2344474.html Chapter8    Analyzing Sentence Structure  分析句子结构 Earlier chapters focused on words: how to identify them, analyze their structure, assign them to lexical categories, and access their meaning…

从今天起开始写自然语言处理的实践用法,今天学了文本分类,并没用什么创新的东西,只是把学到的知识点复习一下 性别识别(根据给定的名字确定性别) 第一步是创建一个特征提取函数(feature extractor):该函数建立了一个字典,包含给定姓名的有关特征信息. >>> def gender_features(word): ... return {'last_letter': word[-1]} >>> gender_features('Shrek') {'last_le…

QQ:231469242 欢迎喜欢nltk朋友交流 http://www.cnblogs.com/undercurrent/p/4754944.html 一.信息提取模型 信息提取的步骤共分为五步,原始数据为未经处理的字符串, 第一步:分句,用nltk.sent_tokenize(text)实现,得到一个list of strings 第二步:分词,[nltk.word_tokenize(sent) for sent in sentences]实现,得到list of lists of stri…

一.信息提取模型 信息提取的步骤共分为五步,原始数据为未经处理的字符串, 第一步:分句,用nltk.sent_tokenize(text)实现,得到一个list of strings 第二步:分词,[nltk.word_tokenize(sent) for sent in sentences]实现,得到list of lists of strings 第三步:标记词性,[nltk.pos_tag(sent) for sent in sentences]实现得到一个list of lists of…

对模型的评价是在test set上进行的,本文首先介绍测试集应该满足的特征,然后介绍四种评价方法. 一.测试集的选择 1.首先,测试集必须是严格独立于训练集的,否则评价结果一定很高,但是虚高,不适用于新案例. 2.如果分类的类别比较少,比如只有两个,而且每类的样本数大致相等,那100个样本大小的测试集也是够用的:但如果类别数比较多,且分布十分不均,那测试集的大小要保证最稀少的种类的样本数不少于50:此外,如果测试集的样本相互之间比较相似,就要适当的扩大测试集来弥补多样性的缺乏对评价的影响.当样本…