Closed 这个问题需要多问focused help closed questions 目前不接受答案 我有一个想法 可以编写一些网络应用程序来帮助我 也许还有其他人 更好地学习日语 因为我正在学习日语 我的问题是该网站主要是英文的 所以

我有一个训练有素的 Transformer NER 模型 我想在未连接到互联网的机器上使用它 加载此类模型时 当前会将缓存文件下载到 cache 文件夹 要离线加载并运行模型 需要将 cache 文件夹中的文件复制到离线机器上 然而 这些文

如何用整数值对数据表中字符串类型的列值进行编码 例如 我有两个特征变量 颜色 可能的字符串值 R G 和 B 和技能 可能的字符串值 C Java SQL 和 Python 给定数据表有两列 Color gt R G B B G R B G

我收集文本文档 在 Node js 中 其中一个文档i表示为单词列表 考虑到新文档以文档流的形式出现 计算这些文档之间相似性的有效方法是什么 我目前对每个文档中单词的归一化频率使用余弦相似度 我不使用 TF IDF 词频 逆文档频率 因为我

初学者 NLP 问题在这里 similarity 方法如何运作 哇 spaCy 太棒了 它的tfidf模型可以更容易预处理 但w2v只有一行代码 token vector 惊人的 In his spaCy 上的 10 行教程 https g

与所有开发人员一样 我们在日常工作中不断处理某种标识符 大多数时候 它与错误或支持票有关 我们的软件在检测到错误后 会创建一个包 该包的名称由时间戳和版本号格式化 这是创建合理唯一标识符以避免混淆包的一种廉价方法 例子 错误报告 20101

我想知道是否有人熟悉算法句子否定的任何尝试 例如 给定一个句子 这本书很好 请提供任意数量的意思相反的替代句子 例如 这本书不好 甚至 这本书不好 显然 以高精度实现这一点可能超出了当前 NLP 的范围 但我确信在这个主题上已经有了一些工作

这个问题在这里已经有答案了 这可能会复制这个 stackoverflowquestion https stackoverflow com questions 23429117 saving nltk drawn parse tree to

我一直在读关于node2vec https cs stanford edu jure pubs node2vec kdd16 pdf嵌入算法 我有点困惑它是如何工作的 作为参考 node2vec 由 p 和 q 参数化 并通过模拟来自节点的

我有一个 2GB 的文本文件 我正在尝试从此文件中删除经常出现的英语停用词 我有 stopwords txt 包含这样的 a an the for and I 使用 shell 命令 例如 tr sed 或 awk 执行此操作的快速方法是什

定义一个函数 名为performStemAndLemma 它需要一个参数 第一个参数 textcontent 是一个字符串 编辑器中给出了函数定义代码存根 执行以下指定任务 1 对给出的所有单词进行分词textcontent 该单词应包含字

德国网站 nandoo net 提供了缩短新闻文章的可能性 如果使用滑块更改百分比值 文本会发生变化并且某些句子会被遗漏 您可以在这里看到它的实际效果 http www nandoo net read article 299925 http

这是 R 代码 library NLP library openNLP tagPOS lt function x s lt as String x word token annotator lt Maxent Word Token Anno

就目前情况而言 这个问题不太适合我们的问答形式 我们希望答案得到事实 参考资料或专业知识的支持 但这个问题可能会引发辩论 争论 民意调查或扩展讨论 如果您觉得这个问题可以改进并可能重新开放 访问帮助中心 help reopen questi

首先 我昨天开始学习Python 我正在尝试使用 SciKit 和大型数据集 250 000 条推文 进行文本分类 对于该算法 每条推文都将表示为 4000 x 1 向量 因此这意味着输入为 250 000 行和 4000 列 当我尝试在

老实说 我想弄清楚如何转换数据集 格式 pandasDataFrame或 numpy 数组 转换为简单文本分类张量流模型可以训练用于情感分析的形式 我使用的数据集类似于 IMDB 包含文本和标签 正面或负面 我看过的每个教程要么以不同的方式

我正在使用 NLTK 来查找单词的一致性 但我不知道如何获取所有结果并将它们放入list or set 例如 text concordance word 仅打印前 25 个结果 TL DR text concordance lines 10

我有一个 pandas 数据框 其中包含有关用户发送的消息的信息 对于我的模型 我感兴趣的是预测消息的缺失收件人 即给定消息的收件人 A B C 我想预测还有谁应该成为收件人的一部分 我正在使用 OneVsRestClassifier 和

我正在尝试使用 FastText Python APIhttps pypi python org pypi fasttext https pypi python org pypi fasttext虽然 据我所知 此 API 无法加载较新的

Closed 这个问题需要多问focused help closed questions 目前不接受答案 我有一个代表或多或少相同的产品的列表 例如 在下面的列表中 它们都是希捷硬盘 希捷硬盘 500Go 适用于笔记本电脑的希捷硬盘 120