鍍金池/ 教程/ Python/ 塊分類
文本翻譯
提取URL地址
處理PDF
塊分類
搜索和匹配
大寫轉(zhuǎn)換
提取電子郵件地址
字符串的不變性
文本處理狀態(tài)機(jī)
雙字母組
閱讀RSS提要
單詞替換
WordNet接口
重新格式化段落
標(biāo)記單詞
向后讀取文件
塊和裂口
美化打印數(shù)字
拼寫檢查
將二進(jìn)制轉(zhuǎn)換為ASCII
文本分類
文字換行
頻率分布
字符串作為文件
約束搜索
詞干算法
符號化
同義詞和反義詞
過濾重復(fù)的字詞
刪除停用詞
Python文本處理教程
文字摘要
段落計(jì)數(shù)令牌
語料訪問
文字改寫
文本處理簡介
處理Word文檔
Python文本處理開發(fā)環(huán)境
排序行

塊分類

基于分類的分塊涉及將文本分類為一組單詞而不是單個單詞。一個簡單的場景是在句子中標(biāo)記文本,將使用語料庫來演示分類。選擇具有來自華爾街日報(bào)語料庫(WSJ)的數(shù)據(jù)的語料庫conll2000,用于基于名詞短語的分塊。

首先,使用以下命令將語料庫添加到環(huán)境中。

import nltk
nltk.download('conll2000')

看看這個語料庫中的前幾句話。

from nltk.corpus import conll2000

x = (conll2000.sents())
for i in range(3):
     print x[i]
     print '\n'

當(dāng)運(yùn)行上面的程序時,我們得到以下輸出 -

['Confidence', 'in', 'the', 'pond', 'is', 'widely', 'expected', 'to', 'take', 'another', 'sharp', 'dive', 'if', 'trade', 'figres', 'for', 'September', ',', 'de', 'for', 'release', 'tomorrow', ',', 'fail', 'to', 'show', 'a', 'sbstantial', 'improvement', 'from', 'Jly', 'and', 'Agst', "'s", 'near-record', 'deficits', '.']


['Chancellor', 'of', 'the', 'Excheqer', 'Nigel', 'Lawson', "'s", 'restated', 'commitment', 'to', 'a', 'firm', 'monetary', 'policy', 'has', 'helped', 'to', 'prevent', 'a', 'freefall', 'in', 'sterling', 'over', 'the', 'past', 'week', '.']


['Bt', 'analysts', 'reckon', 'nderlying', 'spport', 'for', 'sterling', 'has', 'been', 'eroded', 'by', 'the', 'chancellor', "'s", 'failre', 'to', 'annonce', 'any', 'new', 'policy', 'measres', 'in', 'his', 'Mansion', 'Hose', 'speech', 'last', 'Thrsday', '.']

接下來,使用函數(shù)tagged_sents()來獲取標(biāo)記到其分類器的句子。

from nltk.corpus import conll2000

x = (conll2000.tagged_sents())
for i in range(3):
     print x[i]
     print '\n'

當(dāng)運(yùn)行上面的程序時,我們得到以下輸出 -

[('Confidence', 'NN'), ('in', 'IN'), ('the', 'DT'), ('pond', 'NN'), ('is', 'VBZ'), ('widely', 'RB'), ('expected', 'VBN'), ('to', 'TO'), ('take', 'VB'), ('another', 'DT'), ('sharp', 'JJ'), ('dive', 'NN'), ('if', 'IN'), ('trade', 'NN'), ('figres', 'NNS'), ('for', 'IN'), ('September', 'NNP'), (',', ','), ('de', 'JJ'), ('for', 'IN'), ('release', 'NN'), ('tomorrow', 'NN'), (',', ','), ('fail', 'VB'), ('to', 'TO'), ('show', 'VB'), ('a', 'DT'), ('sbstantial', 'JJ'), ('improvement', 'NN'), ('from', 'IN'), ('Jly', 'NNP'), ('and', 'CC'), ('Agst', 'NNP'), ("'s", 'POS'), ('near-record', 'JJ'), ('deficits', 'NNS'), ('.', '.')]


[('Chancellor', 'NNP'), ('of', 'IN'), ('the', 'DT'), ('Excheqer', 'NNP'), ('Nigel', 'NNP'), ('Lawson', 'NNP'), ("'s", 'POS'), ('restated', 'VBN'), ('commitment', 'NN'), ('to', 'TO'), ('a', 'DT'), ('firm', 'NN'), ('monetary', 'JJ'), ('policy', 'NN'), ('has', 'VBZ'), ('helped', 'VBN'), ('to', 'TO'), ('prevent', 'VB'), ('a', 'DT'), ('freefall', 'NN'), ('in', 'IN'), ('sterling', 'NN'), ('over', 'IN'), ('the', 'DT'), ('past', 'JJ'), ('week', 'NN'), ('.', '.')]


[('Bt', 'CC'), ('analysts', 'NNS'), ('reckon', 'VBP'), ('nderlying', 'VBG'), ('spport', 'NN'), ('for', 'IN'), ('sterling', 'NN'), ('has', 'VBZ'), ('been', 'VBN'), ('eroded', 'VBN'), ('by', 'IN'), ('the', 'DT'), ('chancellor', 'NN'), ("'s", 'POS'), ('failre', 'NN'), ('to', 'TO'), ('annonce', 'VB'), ('any', 'DT'), ('new', 'JJ'), ('policy', 'NN'), ('measres', 'NNS'), ('in', 'IN'), ('his', 'PRP$'), ('Mansion', 'NNP'), ('Hose', 'NNP'), ('speech', 'NN'), ('last', 'JJ'), ('Thrsday', 'NNP'), ('.', '.')]

上一篇:頻率分布下一篇:搜索和匹配