unshare和sents的区别
时间: 2024-02-01 18:12:17 浏览: 109
"unshare" 和 "sents" 都是 NLTK 中的方法,但是它们的功能不同。
"unshare" 是一个语料库工具,用于将共享的语料库拆分成单独的语料库,这样每个语料库都可以被独立使用和修改。这在一些特定的语言分析任务中很有用,比如在训练语言模型时需要将数据集分成训练集、验证集和测试集,每个集合都应该是独立的。
"sents" 则是一个语料库的方法,用于获取语料库中的所有句子。它将语料库中的文本分成单个句子,并将每个句子作为一个列表返回。这在进行句子级别的文本处理任务时非常有用,比如句子分割、情感分析、关键词提取等。
因此,"unshare" 和 "sents" 的功能不同,应根据具体的任务需求选择使用哪一个。
相关问题
def pad_sents(sents, pad_token='<pad>'): sents_padded = [] """ add your code here --- 1 目标: 根据batch中最长的句子填充句子列表。应该在每个句子的末尾填充。 参数: sents (list[list[str]]): 句子列表,其中每个句子表示为单词列表 参数: pad_token (str): 填充的token return: sents_padded (list[list[str]]): 句子列表,其中短于最大长度句子的句子用 pad_token 填充,这样批处理后的每个句子都具有相等的长度。 """ return sents_padded
以下是实现pad_sents函数的代码:
```
def pad_sents(sents, pad_token='<pad>'):
sents_padded = []
max_len = max([len(sent) for sent in sents])
for sent in sents:
padded_sent = sent + [pad_token] * (max_len - len(sent))
sents_padded.append(padded_sent)
return sents_padded
```
该函数的目标是根据 batch 中最长的句子填充句子列表。在每个句子的末尾填充,短于最大长度句子的句子用 pad_token 填充,这样批处理后的每个句子都具有相等的长度。
函数的输入参数 sents 是一个由单词列表组成的句子列表。pad_token 参数指定要用来填充句子的填充令牌,默认为 `<pad>`。函数返回一个新的句子列表,其中包含填充后的句子。
t2.train(train_sents)Traceback (most recent call last): File "<input>", line 1, in <module> AttributeError: 'BigramTagger' object has no attribute 'train'如何改正 完整代码如下:import nltk import random from nltk.corpus import brown from nltk import pos_tag, word_tokenize from nltk.tag import DefaultTagger, UnigramTagger, BigramTagger brown_tagged_sents = brown.tagged_sents(categories='news') size = int(len(brown_tagged_sents) * 0.9) train_sents = brown_tagged_sents[:size] test_sents = brown_tagged_sents[size:] t0 = DefaultTagger('NN') t1 = UnigramTagger(train_sents, backoff=t0) t2 = BigramTagger(train_sents, backoff=t1) t2.train(train_sents) Traceback (most recent call last): File "<input>", line 1, in <module> AttributeError: 'BigramTagger' object has no attribute 'train'
The error message indicates that the `BigramTagger` object does not have the `train` method. This is because `BigramTagger` is already trained during initialization.
To fix this error, you can remove the `t2.train(train_sents)` line and directly use the `t2` tagger to tag new sentences. For example:
```
sent = "This is a test sentence"
tokens = word_tokenize(sent)
tags = t2.tag(tokens)
print(tags)
```