之前您重定向我到另一个计算器页面,因为我知道有关于加快词性标注了几个问题,我已经通过浏览并加快了我的代码这里的建议:Slow performance of POS tagging. Can I do some kind of pre-warming? 我使用Python 3.6。我有包含约100,000个词的列表已经使用nltk进行了标记。这些都是非常重要的名单,所以我知道标记所有这些单词本质上需
IndexError: list index out of rangetag_sents() NLTK SennaTagger方法(http://www.nltk.org/_modules/nltk/tag/senna.html)被调用。 给出了句子列表作为tag_sents方法的输入。 需要阿森纳的可执行文件运行恶搞。 SENNA工具包的安装指南可以在这里找到。 http://ronan.col
我正在使用openNLP标记POS(词性)。 InputStream inputStream = new
FileInputStream("C:/en-pos-maxent.bin");
POSModel model = new POSModel(inputStream);
POSTaggerME tagger = new POSTaggerME(mod
在你想POS标签存储在大熊猫数据帧,每行1句大部分实现文本列上SO的情况下使用的应用方法 dfData['POSTags']= dfData['SourceText'].apply(
lamda row: [pos_tag(word_tokenize(row) for item in row])
NLTK文档recommends using the pos_tag_sents()