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我正在使用 NLTK 和 nltk.sklearn 包装器构建分类器。
classifier = SklearnClassifier(LinearSVC(), int,True)
classifier.train(train_set)
例如,当我仅使用一元语法和构建功能集时:
{"Cristiano" : True, "Ronaldo : True}
一切都很好。但是当我想使用搭配时就会出现问题。功能集看起来不同:
{ {"Cristiano" : True, "Ronaldo : True, ("Cristiano", "Ronaldo") : True }
然后我收到错误:
feature_names.sort()TypeError: unorderable types: tuple() < str()
如何使用一元语法和二元语法为 nltk sklearn 包装器正确创建功能集?
最佳答案
您可以使用CountVectorizer来自scikit-learn生成 ngram。
演示:
import sklearn.feature_extraction.text
ngram_size = 1
train_set = ['Cristiano plays football', 'Ronaldo like football too']
vectorizer = sklearn.feature_extraction.text.CountVectorizer(ngram_range=(ngram_size,ngram_size))
vectorizer.fit(train_set) # build ngram dictionary
ngram = vectorizer.transform(train_set) # get ngram
print('ngram: {0}\n'.format(ngram))
print('ngram.shape: {0}'.format(ngram.shape))
print('vectorizer.vocabulary_: {0}'.format(vectorizer.vocabulary_))
输出:
ngram: (0, 0) 1
(0, 1) 1
(0, 3) 1
(1, 1) 1
(1, 2) 1
(1, 4) 1
(1, 5) 1
ngram.shape: (2, 6)
vectorizer.vocabulary_: {u'cristiano': 0, u'plays': 3, u'like': 2,
u'ronaldo': 4, u'football': 1, u'too': 5}
关于python - Nltk Sklearn 一元语法 + 二元语法,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/32252075/
我知道有几个类似的问题被问到,但我的问题仍然没有得到解答。 问题来了。我使用命令 python3 -m pip3 install -U scikit-learn 来安装 sklearn、numpy 和
_train_weather.values : [[ 0.61818182 0.81645199 0.6679803 ..., 0. 0. 1.
如果我有一个数据集X及其标签Y,那么我将其分为训练集和测试集,scle为0.2,并使用随机种子进行洗牌: 11 >>>X.shape (10000, 50,50) train_data, test_d
首先我查看了所有相关问题。给出了非常相似的问题。 所以我遵循了链接中的建议,但没有一个对我有用。 Data Conversion Error while applying a function to
这里有两种标准化方法: 1:这个在数据预处理中使用:sklearn.preprocessing.normalize(X,norm='l2') 2:分类方法中使用另一种方法:sklearn.svm.Li
所以刚看了一个教程,作者不需要import sklearn使用时 predict anaconda 环境中pickled 模型的功能(安装了sklearn)。 我试图在 Google Colab 中重
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我一直在寻找此信息,但在任何地方都找不到,所以这是我的镜头。 我是Python 2.7的初学者,我学习了一个模型,感谢cPickle我保存了它,但现在我想知道是否可以从另一个设备(没有sklearn库
>>> import sklearn.model_selection.train_test_split Traceback (most recent call last): File "", li
在阅读有关使用 python 的 LinearDiscriminantAnalysis 的过程中,我有两种不同的方法来实现它,可在此处获得, http://scikit-learn.org/stabl
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我正在尝试在 google cloud ai 平台上创建一个版本,但找不到 impute 模块 No module named 'sklearn.impute._base; 'sklearn.impu
我在 PyQt5 中编写了一个 GUI,其中包括以下行 from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier 。 遵循this answer中的建议,
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在安装了所需的模块后,我正在尝试将imblearn导入到我的Python笔记本中。但是,我收到以下错误:。。附加信息:我使用的是一个用Visual Studio代码编写的虚拟环境。。我已经确定venv
我是一名优秀的程序员,十分优秀!