之前您重定向我到另一個計算器頁面,因爲我知道有關於加快詞性標註了幾個問題,我已經通過瀏覽並加快了我的代碼這裏的建議:Slow performance of POS tagging. Can I do some kind of pre-warming? 我使用Python 3.6。我有包含約100,000個詞的列表已經使用nltk進行了標記。這些都是非常重要的名單,所以我知道標記所有這些單詞本質上需
IndexError: list index out of rangetag_sents() NLTK SennaTagger方法(http://www.nltk.org/_modules/nltk/tag/senna.html)被調用。 給出了句子列表作爲tag_sents方法的輸入。 需要阿森納的可執行文件運行惡搞。 SENNA工具包的安裝指南可以在這裏找到。 http://ronan.col
我正在使用openNLP標記POS(詞性)。 InputStream inputStream = new
FileInputStream("C:/en-pos-maxent.bin");
POSModel model = new POSModel(inputStream);
POSTaggerME tagger = new POSTaggerME(mod
在你想POS標籤存儲在大熊貓數據幀,每行1句大部分實現文本列上SO的情況下使用的應用方法 dfData['POSTags']= dfData['SourceText'].apply(
lamda row: [pos_tag(word_tokenize(row) for item in row])
NLTK文檔recommends using the pos_tag_sents()