如何使用nltk來阻止西班牙語單詞列表？

Question

如何用nltk snowballstemer幹所有西班牙語單詞？這是我的嘗試：

# coding=utf-8 


from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer 
import nltk.stem 

vectorizer= CountVectorizer(min_df=1) 

opinion = [""" 
Hola compis! 
No sabÌa como se ponÌa una lavadora hasta que conocÌ 
esta y es que es muy sencilla de utilizar! Todo un gustazo 
cuando estamos aprendiendo para emanciparnos, que si nos 
ponen facilidad con las tareas de la casa pues mejor que mejor. 


Antes de esta tenÌamos otra de la marca Otsein, de estas 
que van incluidas en el mobiliario y adem·s era de carga superior, 
pero tan antigua que seg˙n mi madre, nadie la podÌa tocar porque 
solo la entendÌa ella. 
Esta es de la marca Aeg y dentro de este tipo de lavadoras de 
esta marca las habÌa m·s caras o m·s baratas y est· digamos que 
est· en el punto medio. Es de color blanco y tiene carga frontal, 
con una capacidad de 6kg. En casa a pesar de ser cuatro, 
se ponen lavadoras casi todos o todos los dÌas. 


En su parte de arriba encontramos la ";zona de mandos";, 
donde se puede echar el detergente, aunque en nuestro caso 
lo al ser gel lo ponemos directamente junto con la ropa. 
Luego tiene la rueda para elegir el programa y los intermitentes 
que indican en que paso del programa estaba. 
Como todas tiene programas m·s cortos y m·s largos, incluso 
un programa que seria como lavar a mano y otro ideal para 
estores, que salen casi secos y planchaditos para colgar y 
ya est·. Es muy f·cil de aprenderla y adem·s tiene indicador 
por sonido de cuando acaba, lista para abrir y tender. 
Saludillos! 
"""] 

spanish_stemmer = nltk.stem.SnowballStemmer('spanish') 
print "\n these are the stems of opinion", 
opinion = [[spanish_stemmer(word) for word in sentence.split(" ")]for sentence in opinion] 

與形式給出問題是下面這樣的輸出：

Traceback (most recent call last): 
these are the stems of opinion 
    File "/Users/user/PycharmProjects/untitled/prueba stem.py", line 47, in <module> 
    opinion = [[spanish_stemmer(word) for word in sentence.split(" ")]for sentence in opinion] 
TypeError: 'SnowballStemmer' object is not callable 

我怎樣才能返回莖給出的列表（opinion）名單？以及如何小寫完整的意見？

Answer 1

>>> from nltk import word_tokenize 
>>> from nltk.stem import SnowballStemmer 
>>> stemmer = SnowballStemmer('spanish') 
>>> 
>>> stemmer.stem('cuando') 
u'cuand' 
>>> stemmer.stem('apprenderla') 
u'apprend' 
>>> 
>>> text = 'En su parte de arriba encontramos la ";zona de mandos";, donde se puede echar el detergente, aunque en nuestro caso lo al ser gel lo ponemos directamente junto con la ropa.' 
>>> stemmed_text = [stemmer.stem(i) for i in word_tokenize(text)] 
>>> stemmed_text 
[u'en', u'su', u'part', u'de', u'arrib', u'encontr', u'la', u'``', u';', u'zon', u'de', u'mand', u"''", u';', u',', u'dond', u'se', u'pued', u'echar', u'el', u'detergent', u',', u'aunqu', u'en', u'nuestr', u'cas', u'lo', u'al', u'ser', u'gel', u'lo', u'pon', u'direct', u'junt', u'con', u'la', u'rop', u'.'] 

Answer 2

嘗試最後一行改成這樣：

... 
opinion = [[spanish_stemmer.stem(word) for word in sentence.split(" ")]for sentence in opinion] 
...