저는 작업을 위해 데이터 세트 모듈 외부의 데이터로 텍스트 자습서를 생각했습니다. 데이터 프레임에서 일부 텍스트 데이터를 얻었고이 데이터를 작업을위한 문자열 변수로 저장했습니다. def mergeText(df):
content = ''
for i in df['textColumn']:
content += (i + '. ')
왜 문장의 스플리터/토크 나이저가 작동하지 않습니까? nltk는 잘 작동하는 것 같습니다. 여기 내 작은 경험이 있습니다. import spacy
nlp = spacy.load('fr')
import nltk
text_fr = u"Je suis parti a la boulangerie. J'ai achete trois croissants. C'eta
This 게시물은 Spacy의 태그 작성자로 Conll 형식의 텍스트 블록의 종속성을 얻는 방법을 보여줍니다. 이 솔루션을 게시입니다 : 내가 doc.sents를 사용하지 않고 동일한 출력을 좀하고 싶습니다 1 Bob bob NNP PERSON 2 nsubj
2 bought buy VBD 0 ROOT
3 the the DT 4 det
4 pizza
NLP를 통해 기술, 인증, 취업 경험 등과 같은 다양한 섹션을 가진 이력서에서 해당 콘텐츠를 추출하고 해당 카테고리별로 태그를 추가하려고합니다. 다양한 문장 부호로 텍스트를 추출하는 기본 규칙을 작성할 수는 있지만 어떤 경우에는 작동하지 않을 수도 있습니다. 이 경우 Automatic segmentation 도움이 될 것입니다. 이 문제를 해결하기위한 적
AWS 람다에서 작동하도록 SpaCy 2.0을받은 사람이 있습니까? 내가 테스트 한다면 내 람다 함수에서 반환하는 일반 문자열을 얻을 수 있기 때문에 나는 모든 것을 압축하고 올바르게 패키징했습니다. 하지만 아래의 간단한 기능을 테스트 할 때 약 10 초 동안 멈춘 다음 빈 상태로 돌아오고 오류 메시지는 표시되지 않습니다. 나는 문제가되지 않도록 60 초에
나는 spacy 문서에 깊은 인상을 받았지만 Windows 7 32 비트 OS에 설치하는 데 어려움을 겪고 있습니다 ... 나는 아나콘다와 pip에서 설치를 시도했습니다 ... ... 또한 내가 지원되지 않는 메시지를 받았습니다 cymem-1.31.2-cp27-cp27m-는 Win32를 휠 파일을 설치하는 동안 또한 .... https://www.lfd.u
tl;에서 단어 루트 (보조 정리) 및 품사 (POS) 태그에서 완전히 구성된 단어 "텍스트"를 가져 오십시오. 단어 기반 및 품사 태그를 완전히 수정 된 방법 워드? 같은 예를 들어 뭔가 : getText('easy', 'adjective', 'superlative') --> 'easiest' getText('eat', 'verb', '3rd-person
의도는 POS 태그를 기반으로합니다. 아래 링크를 통해이 태그를 얻을 수 있습니다. How can I best determine the correct capitalization for a word? 유사한 결과를 이용하여 적응 달성하려고? def truecase(doc):
truecased_sents = [] # list of truecased s