nlp corpus
时间: 2023-11-27 11:05:15 浏览: 31
您可以在以下网站上找到一些常用的 NLP 语料库:
1. NLTK(Natural Language Toolkit):https://www.nltk.org/
2. GutenTag:http://gutentag.sdsu.edu/
3. Open American National Corpus:https://www.anc.org/
4. COCA(Corpus of Contemporary American English):https://www.english-corpora.org/coca/
5. Wikipedia Corpus:https://dumps.wikimedia.org/
还有很多其他的语料库,您可以根据自己的需求进行选择。
相关问题
python corpus
你想要获取关于Python语言的语料库吗?如果是的话,有一些资源可以帮助你。以下是一些常用的Python语料库:
1. NLTK语料库:Natural Language Toolkit (NLTK) 是一个常用的Python库,提供了丰富的自然语言处理工具和语料库。你可以使用NLTK来访问各种语料库,如英文小说、报纸、电影评论等。
2. Gensim语料库:Gensim 是一个用于主题建模和自然语言处理的Python库。它提供了一些常用的语料库,如维基百科、Google新闻等。
3. Spacy语料库:Spacy 是另一个流行的自然语言处理库,它提供了一些预训练的词向量和语料库。你可以使用Spacy来访问一些常见的文本数据集,如英文电影评论、新闻文章等。
此外,你还可以在网上找到其他一些公开可用的Python语料库,如开源项目、论文数据集等。希望这些资源能够满足你的需求!
自然语言处理分词聚类代码
这是一个简单的中文文本分词和聚类的代码示例,使用了jieba和sklearn库。
```python
import jieba
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.cluster import KMeans
# 读取文本数据
with open('data.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
data = f.read()
# 分词
words = jieba.cut(data)
# 去除停用词
stop_words = [line.strip() for line in open('stopwords.txt', 'r', encoding='utf-8').readlines()]
filtered_words = [word for word in words if word not in stop_words]
# 转化为文本
corpus = " ".join(filtered_words)
# 提取特征
vectorizer = TfidfVectorizer()
X = vectorizer.fit_transform([corpus])
# 聚类
kmeans = KMeans(n_clusters=5)
kmeans.fit(X)
# 输出每个文本所属类别
labels = kmeans.labels_
for i, label in enumerate(labels):
print("第%d个文本的类别是:%d" % (i+1, label))
```
其中,`data.txt` 是需要处理的文本数据,`stopwords.txt` 是中文停用词表,`n_clusters` 是需要聚类的数量。