nltk.corpus模块中的words怎么导入

时间: 2024-05-16 17:16:27 浏览: 142
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nltk.download()太慢，可以下载这个nltk-data

你可以使用以下命令导入nltk.corpus中的words： ```python import nltk nltk.download('words') from nltk.corpus import words ``` 第一行代码是导入nltk模块。第二行代码下载 "words" 数据包，如果你之前已经下载过 "words" 数据包，则可以省略第二行代码。第三行代码是导入nltk.corpus中的words。
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import nltk from nltk.corpus import stopwords # 下载停用词 nltk.download('stopwords') # 过滤停用词 filtered_words = [word for word in words if word.lower() not in stopwords.words('english')] # 统计词频 filtered_word_freq = collections.Counter(filtered_words) # 打印词频最高的前10个单词 print(filtered_word_freq.most_common(10)) Traceback (most recent call last): File "<input>", line 2, in <module> File "C:\Program Files\JetBrains\PyCharm 2021.1.3\plugins\python\helpers\pydev\_pydev_bundle\pydev_import_hook.py", line 21, in do_import module = self._system_import(name, *args, **kwargs) ModuleNotFoundError: No module named 'nltk.corpus'; 'nltk' is not a package

这个错误提示说找不到名为'nltk.corpus'的模块，可能是因为你没有正确安装 NLTK 包。建议你通过以下命令来安装 NLTK 包： pip install nltk 安装完成后，再次运行代码即可。如果你已经安装了 NLTK 包，可以...

import nltk.corpus import pandas as pd import re import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns from stanfordcorenlp import StanfordCoreNLP # 导入数据 df = pd.read_csv('D:/file document/desktop/语料库大作业/Tweets.csv', usecols=['airline_sentiment', 'text']) def sentiment(x): if x == 'positive': return 1 elif x == 'negative': return -1 else: return 0 from nltk.corpus import stopwords from nltk.stem import SnowballStemmer from nltk.tokenize import RegexpTokenizer # 去除停用词 stopwords = nltk.corpus.stopwords.words('english') # 词还原 stemmer = SnowballStemmer('english') # 分词 tokenizer = RegexpTokenizer(r'\w+') # As this dataset is fetched from twitter so it has lots of people tag in tweets # we will remove them tags = r"@\w*" def preprocess_text(sentence, stem=False): # 去除text中一些影响文本分析的标签 sentence = [re.sub(tags, "", sentence)] text = [] for word in sentence: if word not in stopwords: if stem: text.append(stemmer.stem(word).lower()) else: text.append(word.lower()) return tokenizer.tokenize(" ".join(text)) # 将用preprocess_text() 函数处理后的text列保存回原始 DataFrame 的 text 列中 df['text'] = df['text'].map(preprocess_text) output_file = 'D:/file document/desktop/语料库大作业/output2.csv' # 输出文件路径 nlp = StanfordCoreNLP(r"D:/AppData/stanfordnlp", lang="en") # 定义函数，用于对指定文本进行依存句法分析 def dependency_parse(sentence): result = nlp.dependency_parse(sentence) return result # 对某一列进行依存句法分析，并将结果保存到新的一列中 df['dependency_parse'] = df['text'].apply(lambda x: dependency_parse(" ".join(x))) # 将结果保存到输出文件中 df.to_csv(output_file, index=False) nlp.close()优化这段代码

1. 对导入的模块进行适当的组织和注释，以增加代码的可读性。 2. 将数据集的路径和输出文件的路径定义为变量，以方便修改。 3. 在进行依存句法分析之前，应该先将文本数据转换为字符串类型，以免引起类型错误。 4...

以下代码中使用的方法，哪些属于研究方法，请点明在该研究方法下具体使用的是什么方法：以下使用的代码中的方法，包含了哪些研究方法，并指出说明：import pandas as pd data = pd.read_excel(r'C:\Users\apple\Desktop\“你会原谅伤害过你的父母吗”话题爬虫文件.xlsx') data = data.iloc[:,4] data = data.rename("评论") ###--------------------数据清洗-------------------- ##去除微博话题引用 import re new_data = [] # 用于存放处理后的数据 for d in data: new_d = re.sub(r'#.+?#', '', d) # 使用正则表达式去除两个“#”之间的内容 new_data.append(new_d) data['评论'] = new_data ##去除停用词 import nltk from nltk.corpus import stopwords nltk.download('stopwords') # 下载停用词列表，如果已经下载可忽略此步骤 stop_words = set(stopwords.words('chinese')) # 加载英文停用词列表 data1 = [] # 用于存放处理后的数据 for d in new_data: words = d.lower().split() # 将文本转换为小写并分词 new_words = [word for word in words if word not in stop_words] # 过滤停用词 new_d = ' '.join(new_words) # 将处理后的词语连接成字符串 data1.append(new_d) new_data = data1 ##去除特殊字符 # 定义正则表达式 pattern = re.compile('[^\u4e00-\u9fa5^a-z^A-Z^0-9^ ^,^.^!^?^;^\u3002^\uFF1F^\uFF01^\u3001]') # 遍历list中的每个元素，使用re.sub函数将字符串中匹配正则表达式的部分替换为空字符串 for i in range(len(new_data)): new_data[i] = re.sub(pattern, '', new_data[i]) ##英文翻译成中文 from translate import Translator translator= Translator(to_lang="zh") for i in range(len(new_data)): # 判断文本中是否含有英文单词，如果有则翻译成中文 if re.search('[a-zA-Z]', new_data[i]): new_data[i] = translator.translate(new_data[i]) ##jieba分词 import jieba import jieba.analyse data_list =

文本预处理部分使用了分词技术，其中使用了jieba分词库和jieba.analyse模块对文本进行分词和关键词提取。这有助于将文本转换为可处理的结构化数据。 文本分析部分没有在该代码中体现，但可以通过对分词后的文本进行...
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