import nltk nltk.download() 在使用上面命令安装了nltk库并运行下载后,再输入from nltk.book import * 往往会出现这样的错误提示: 出现这种错误往往是由于设置了错误的下载路径: 默认情况下,下载路径就是安装phython开发环境的安装路径.如果修改了这个路径,再执行from nltk.book import *,就会出现上述错误. 很多网友是直接下载了nltk_data包然后解压,不是通过界面中下载的方式,同样的道理,解压后的nltk_data包

import nltknltk.download() 在使用上面命令安装了nltk库并运行下载后,再输入from nltk.book import * 往往会出现这样的错误提示: 出现这种错误往往是由于设置了错误的下载路径: 默认情况下,下载路径就是安装phython开发环境的安装路径.如果修改了这个路径,再执行from nltk.book import *,就会出现上述错误. 很多网友是直接下载了nltk_data包然后解压,不是通过界面中下载的方式,同样的道理,解压后的nltk_data包也

linux环境下 python环境import找不到自定义的模块 问题现象: Linux环境中自定义的模块swport,import swport 出错.swport模块在/root/sw/目录下. 解决方法1:此种办法当时生效,但是需要写入每一个文件中,才能import不出错. import sys sys.path.append('/root/sw') import swport #成功 解决方法2:修改环境变量/etc/profile vi /etc/profile  在最后一行添加 ex

python中的Module是比较重要的概念.常见的情况是,事先写好一个.py文 件,在另一个文件中需要import时,将事先写好的.py文件拷贝 到当前目录,或者是在sys.path中增加事先写好的.py文件所在的目录,然后import.这样的做法,对于少数文件是可行的,但如果程序数目很多,层级很复杂,就很吃力了.有没有办法,像Java的Package一样,将多个.py文件组织起来,以便在外部统一调用,和在内部互相调用呢?答案是有的. 主要是用到python的包的概念,python __ini

今天本想挪动下文件,使项目更加可观,易整理,但是挪动后出现各种问题,import xxx;全部飘红.部分切面还出现Cannot access:试过了重启idea,rebuild....各种方法都行不通: 最终!!!

http://www.hankcs.com/program/python/nltk-chinese-corpus-sinica_treebank.html NLTK包含Sinica (中央研究院)提供的繁体中文语料库,其在Python环境下的显示有些讲究. NLTK sinica_treebank 显示中文 在IDLE中如果直接查看的话会显示十六进制码: >>> from nltk.corpus import sinica_treebank >>> sinica_tre

Python NLTK库中包含着大量的语料库,但是大部分都是英文,不过有一个Sinica(中央研究院)提供的繁体中文语料库,值得我们注意. 在使用这个语料库之前,我们首先要检查一下是否已经安装了这个语料库. >>>import nltk >>>nltk.download() 检查箭头所指的sinica_treebank是否安装,如果未安装,则首先要进行安装. 安装完毕后就可以使用了 import nltk from nltk.corpus import sinica_t

折腾了大半天,终于把mbp上python自然语言开发环境搭建好了. 第一步,安装JDK1.7 for mac MacOS10.9是自带python2.7.5的,够用,具体的可以打开终端输入python显示版本号码.在10.9中MacOS没有自带的JDK1.7所以我们得先安装JDK1.7 for mac 下载地址:http://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/jdk7-downloads-1880260.html 选择Mac OS

自然语言处理(1)之NLTK与PYTHON 题记: 由于现在的项目是搜索引擎,所以不由的对自然语言处理产生了好奇,再加上一直以来都想学Python,只是没有机会与时间.碰巧这几天在亚马逊上找书时发现了这本<Python自然语言处理>,瞬间觉得这对我同时入门自然语言处理与Python有很大的帮助.所以最近都会学习这本书,也写下这些笔记. 1. NLTK简述 NLTK模块及功能介绍 语言处理任务 NLTK模块 功能描述 获取语料库 nltk.corpus 语料库和词典的标准化接口 字符串处理 nl

目录 [TOC] nltk资料下载 import nltk nltk.download() 其中,download() 参数默认是all,可以在脚本里面加上nltk.download(需要的资料库) 来进行下载 文本和词汇 首先,通过from nltk.book import * 引入需要的内置9本书 搜索文本 上下文:Text.concordance('monstrous') ,concordance是一致性的意思.即在Text对象中monstrous出现的上下文 相同上下文单词:Text.s

[TOC] 对于一门语言来说,一句话有无限可能.问题是我们只能通过有限的程序来分析结构和含义.尝试将"语言"理解为:仅仅是所有合乎文法的句子的大集合.在这个思路的基础上,类似于 word -> word and/or/... word 就成立,这种式子叫做递归产生式.理论上,句子可以无限扩充. 文法 自定义文法 写法上与上一篇博文的分类规则思路基本一致,并且更简单.更直观,可以和之前的对比着看. import nltk from nltk import CFG grammar =

首先在http://nltk.org/install.html去下载相关的程序.需要用到的有python,numpy,pandas, matplotlib. 当安装好所有的程序之后运行nltk.download()进行词料库的下载.如下图.选择All packages. 然后点击下载 这里需要注意的是Download Directory 可以自行修改.但是最后的一级目录必须是nltk_data 比如可以修改成D:\nltk_data 这个下载器下载很慢,经常会遇到下载不了的时候.这个时候有两种方

转载自:http://www.zmonster.me/2016/06/08/use-stanford-nlp-package-in-nltk.html 目录 NLTK 与 Stanford NLP 安装和配置 注意事项 StanfordSegmenter StanfordTokenizer StanfordNERTagger 和 StanfordPOSTagger StanfordParser, StanfordDependencyParser StanfordNeuralDependencyP

这里安装的是两个自然语言处理工具,NLTK和Stanford NLP. 声明:笔者操作系统是Windows10,理论上Windows都可以: 版本号:NLTK 3.2 Stanford NLP 3.6.0 JDK 1.8 重要文件在讲述过程中会以网盘链接给出,可随时下载. 注:笔者是通过Anaconda安装的python,所以有关路径都与Anaconda有关. 一. NLTK的安装 1.检查python版本:NLTK是python语言编写的,依托python来安装.当前通行的python版本是p

从这一章开始将进入到关键部分:模式识别.这一章主要解决下面几个问题 1 怎样才能识别出语言数据中明显用于分类的特性 2 怎样才能构建用于自动执行语言处理任务的语言模型 3 从这些模型中我们可以学到那些关于语言的知识. 监督式分类: 分类是为给定的输入选择正确的类标签.就好比身份证上的身份证号.每个身份证号都能标识出对应的一个人.在比如我们从一个固定的主题领域列表中,如“体育”,“技术”和“政治”来判断新闻报道的主题是什么 下图是监督式分类的框架图.在训练过程中,特征提取器将每一个输入值转换为特征

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

目录 实体识别:分块技术 分块语法的构建 树状图 IOB标记 开发和评估分块器 命名实体识别和信息提取 如何构建一个系统,用于从非结构化的文本中提取结构化的信息和数据?哪些方法使用这类行为?哪些语料库适合这项工作?是否可以训练和评估模型? 信息提取,特别是结构化信息提取,可以类比数据库的记录.对应的关系绑定了对应的数据信息.针对自然语言这类非结构化的数据,为了获取对应关系,应该搜索实体对应的特殊关系,并且用字符串.元素等一些数据结构记录. 实体识别:分块技术 比如:We saw the yell

目录 一.监督式分类:建立在训练语料基础上的分类 特征提取器和朴素贝叶斯分类器 过拟合:当特征过多 错误分析 二.实例:文本分类和词性标注 文本分类 词性标注:"决策树"分类器 三.更近一步的连续分类或贪婪序列分类:在朴素贝叶斯和"决策树"之后 四.评估 五.三种分类器的总结 六.后记 关于分类文本,有三个问题 怎么识别出文本中用于明显分类的特征 怎么构建自动分类文本的模型 相关的语言知识 按照这个思路,博主进行了艰苦学习(手动捂脸..) 一.监督式分类:建立在训练

目录 词性标注器 标注语料库 表示已经标注的标识符:nltk.tag.str2tuple('word/类型') 读取已经标注的语料库 名词.动词.形容词等 尝试找出每个名词类型中最频繁的名词 探索已经标注的语料库 自动标注 默认标注器 正则表达式标注器 查询标注器 N-gram标注 基础的一元标注器 一般的N-gram标注器 组合标注器 跨句子边界标注 基于转换的标注:Brill标注器 词性标注器 之后的很多工作都需要标注完的词汇.nltk自带英文标注器pos_tag import nltk t

中文分词 - jiebaimport re import jieba news_CN = ''' 央视315晚会曝光湖北省知名的神丹牌.莲田牌“土鸡蛋”实为普通鸡蛋冒充,同时在商标上玩猫腻, 分别注册“鲜土”.注册“好土”商标,让消费者误以为是“土鸡蛋”.3月15日晚间,新京报记者就此 事致电湖北神丹健康食品有限公司方面,其工作人员表示不知情,需要了解清楚情况,截至发稿暂未 取得最新回应.新京报记者还查询发现,湖北神丹健康食品有限公司为农业产业化国家重点龙头企 业.高新技术企业,此前曾因涉嫌虚假