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    我一直在Jupyter筆記本內練習Spacy NLP一段時間,並創建了一些適用於我需要的腳本。 我也有一個我創建的網站(內置在React中)。我需要能夠根據用戶在我的網站上選擇的內容將數據傳遞給Spacy腳本,然後在完成傳入數據的工作後,需要再次從Spacy NLP腳本接收結果。 我一直在尋找相當一段時間(並且對於使用Python來說是新的),並且完全不知道如何基本上能夠從我的網站中使用/訪問Py

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    剛開始研究RNN和LSTM ...有一個問題沒有回答我看過的任何資源: 以下是我如何理解RNN中參數共享的要點。我的問題是: 我對RNN的理解,總結如下,是否正確? 在Keras的實際代碼示例中,我研究了LSTM,它們將句子填充到相同的長度。通過這樣做,這不會沖走RNN中參數共享的全部目的嗎? 在常規的前饋神經網絡中,每個輸入單元都被分配一個單獨的參數,這意味着輸入單元(特徵)的數量對應於要學習的

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    我試圖在我的機器上從official documentation工作中使Spacy'smatcher example工作。 from spacy.matcher import Matcher matcher = Matcher(nlp.vocab) pattern = [{'LOWER': "hello"}, {'LOWER': "world"}] matcher.add("HelloWo

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    在所有Senseval和SemEval任務中,都報告了兩個分數 - 細粒度和粗粒度。它們在意義消歧的背景下意味着什麼?

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    給出了構成詞的括號表示法,是否有辦法將它轉換爲其依賴樹? [S [NP [Proper-Noun John]][VP [Verb saw][NP [Proper-Noun Mary]][PP [Preposition with][NP [Determiner a][Noun telescope]]]]] 到 nsubj(saw-2, John-1) root(ROOT-0, saw-2)

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    通過張量流實現tflearn的lstm imdb example。 我使用了與tflearn模型相同的數據集,體系結構和超參數(嵌入大小,句子的最大長度等),但是我的模型的性能比tflearn示例差(10個曆元後,我的模型得到了精度約爲52%,而實例接近80%)。 如果您能給我一些建議以達到示例的適當性能,我會非常感激。 下面是我的代碼: import tensorflow as tf from

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    由於某種原因,我收到錯誤NameError: name 'stopwords' is not defined,即使我已經安裝了該軟件包。我試圖對一些反饋評論進行自然語言處理。 dataset對象是具有兩列的表格,Reviews (a sentence of feedback)和目標變量Liked (1 or 0)。謝謝,謝謝! 塊1 import re import nltk nltk.dow

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    我能從主要活動類傳遞一個字符串(一個句子)到Google的NLP API(在名爲NLPService.java的單獨類中配置),但是我希望能夠從NLPService類返回結果(一個特定的實體字符串)返回到我的主要活動進行進一步處理。我可以將實體字符串傳回我的主要活動嗎?在Android Studio中,我創建了一個NLPService.java用下面的代碼: //New NLP Model pu

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    我一直在關注這個網站,https://radimrehurek.com/data_science_python/,以在推文列表中應用單詞包。 import csv from textblob import TextBlob import pandas messages = pandas.read_csv('C:/Users/Suki/Project/Project12/newData1.c

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    當我運行我的程序,這是使用: nltk.download('wordnet') from nltk.corpus import wordnet 我得到以下輸出到我的終端: [nltk_data] Downloading package wordnet to [nltk_data] /Users/.../nltk_data... [nltk_data] Package wordnet i