第11章 语言数据管理11.1 语料库结构：一个案例研究主要设计特点基本数据类型11.2 语料库生命周期语料库创建的三种方案质量控制维护与演变11.3 数据采集从网上获取数据从字处理器文件获取数据从电子表格和数据库中获取数据转换数据格式决定要包含的标注层标准和工具处理濒危语言时特别注意事项11.4 使用XML语言结构中使用XMLElementTree接口使用ElementTree访问Toolbo
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2024-09-14 15:54:52
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1. 什么是有用的文本语料和词汇资源，我们如何使用 Python 获取它们?2. 哪些 Python 结构最适合这项工作?3. 编写 Python 代码时我们如何避免重复的工作?
2.1 获取文本语料库古腾堡语料库import nltk
print(nltk.corpus.gutenberg.fileids()[:5])
#挑选这些文本的第一个 ——简·奥斯丁的《爱玛》——并给它一个简短的名
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2023-11-30 19:14:36
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（二）获得文本语料和词汇资源2 获取文本语料库2.1 NLTK自带语料库2.1.1古腾堡计划电子书2.1.2 网络和聊天文本2.1.3 布朗语料库2.1.4 路透社语料库2.1.5就职演说语料库2.1.6 载入用户语料库2.2 条件概率分布2.2.1 条件和事件2.2.2 按文体计数词汇2.2.4 以图的形式展示数据2.2.5 使用双连词产生随机文本 这部分 主要是解决以下的问题的：如何获取想要
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2023-08-11 11:10:26
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摘 要语料库及其应用研究在中国外语教学界方兴未艾。大型通用语料库由于自身可及性和数据冗余的原因很难和外语教学实践相结合，通用语料库辅助教学难以推行，基于其上的数据驱动学习理念也曲高和寡。近年来小型语料库逐渐兴起，个人自建小型语料库孕育着广阔的应用前景，逐渐成为业界的一个热门话题。实际工作中，中国英语教师对语料库及其应用技术普遍患有“技术恐惧症”……鉴于人们对传统语料库的普遍印象，很多教师认为语料库
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2023-09-21 08:46:17
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利用Python构建Wiki中文语料词向量模型试验本实例主要介绍的是选取wiki中文语料，并使用python完成Word2vec模型构建的实践过程，不包含原理部分，旨在一步一步的了解自然语言处理的基本方法和步骤。文章主要包含了开发环境准备、数据的获取、数据的预处理、模型构建和模型测试四大内容，对应的是实现模型构建的五个步骤。一、 开发环境准备1.1 python环境在python官网下载计算机对应
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2024-02-22 11:13:45
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import nltk
from nltk.corpus import *
##古腾堡语料库---gutenberg
# print(nltk.corpus.gutenberg.fileids())
# emma = nltk.corpus.gutenberg.words('austen-emma.txt')
# print(len(emma))
#
# emma = nltk.
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2024-02-24 12:34:10
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本篇博客为大家带来 Python 操作 docx 文档相关知识点。 主要涉及的内容为 python-docx ，一款可以操作 Word 文档（仅支持 docx）的第三方库。 文章目录写在前面创建一个文档先实现第一步，写入一个标题添加文字段落列表的添加图片的添加表格添加相关样式设置页眉和页脚订阅时间 写在前面python-docx 不支持 doc 文档，一定要注意该点，如果使用 doc 文档，需要提
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2023-06-19 21:04:12
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在进行自然语言处理和文本分析时，数据的质量直接影响了模型的效果。为了保证我们的 Python 语料库的质量，我们需要系统性地进行语料清洗。本文将详细介绍在 Python 中进行语料库语料清洗的全过程，包括环境准备、集成步骤、配置详解、实战应用、排错指南和生态扩展等方面。
## 环境准备
在开始之前，我们需要为清洗过程准备合适的环境。确保安装相关依赖库，并且兼容我们的 Python 版本。
|
在处理文本数据的各个领域，"Python 语料清洗" 是一个至关重要的步骤。这个过程涉及从原始数据中清理和整理信息，以便为后续的文本分析和机器学习任务做好准备。在这篇文章中，我会详细讲解如何解决 Python 语料清洗的问题。
## 环境预检
在开始之前，我们需要搭建一个适合的环境，这包括硬件和软件的配置。
### 硬件配置表格
| 硬件组件 | 配置 |
|---
什么是语料库？为什么我们需要语料库？理解语料库分析？数据属性的类型语料库的不同文件格式免费语料库的资源为NLP应用准备数据集网页爬取什么是语料库？在语料库中，大数据集合可以采用以下格式：文本数据，意思是书面材料语音数据，即语音材料语料库有三种类型：单语语料库：这种语料库只有一种语言双语语料库：这种语料库有两种语言多语言语料库：这种语料库有多种语言 例如：谷歌图书NGRAM语料库布朗语料库美国国家语
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2023-11-30 20:36:28
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# Python语料设计
## 概述
在自然语言处理领域，语料库是非常重要的资源，它包含了大量的文本数据，可以用来训练模型或进行文本分析。在Python中，我们可以通过设计自己的语料库来进行各种文本处理任务。
## 流程
首先，让我们来看一下整个“Python语料设计”的流程：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 收集语料 |
| 2 | 预处理文本 |
|
原创
2024-05-20 06:40:52
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# Python 语料标注的实践
随着自然语言处理（NLP）的发展，语料标注在文本分析、机器学习和人工智能等领域变得越发重要。语料标注不仅可以提高数据的可用性，还能帮助机器更好地理解和生成语言。本文将介绍如何使用Python进行语料标注，并提供一些具体的代码示例。
## 什么是语料标注？
语料标注是指对自然语言文本进行一定的标记和注释，以便于后续的分析和处理。例如，在给定的句子中，标注词性、
原创
2024-10-20 06:49:01
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# Python 语料处理的概述与示例
在自然语言处理（NLP）的领域，语料处理是处理和分析文本数据的关键环节。无论是情感分析、文本分类还是其他任务，充分理解和预处理语料都是提升模型性能的重要步骤。本文将介绍 Python 中语料处理的基本流程，并通过示例代码进行演示。
## 语料处理的基本流程
语料处理通常包括以下几个步骤：
1. 数据收集：获取文本数据。
2. 数据清洗：去除噪音和无关
原创
2024-09-21 07:17:29
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# 如何创建一个Python语料包
在现代自然语言处理（NLP）和机器学习（ML）中，语料库是模型训练和测试的重要组成部分。对于刚入行的小白来说，创建一个Python语料包可能会显得复杂，但只要掌握了步骤和代码，就会发现其实并不难。本文将为你详细介绍创建Python语料包的流程和每一步所需的代码。
## 流程概览
在开始之前，先来看看创建Python语料包的整体流程：
| 步骤 | 描述
1、NLTK的概念 NLTK：Natural language toolkit，是一套基于python的自然语言处理工具。
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2023-05-24 07:31:53
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# Python做帮助文档教程
## 介绍
在开发过程中，编写帮助文档是一个非常重要的环节。帮助文档能够帮助用户了解如何使用你的程序，提供详细的说明和示例。本教程将教会你如何使用Python来创建帮助文档。
## 整体流程
下面是整个流程的步骤表格：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1. | 导入必要的模块 |
| 2. | 创建帮助文档对象 |
| 3. | 添加模
原创
2023-11-28 10:12:56
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词典或者词典资源是一个词和/或短语及其相关信息的集合，例如：词性和词意定义等相关信息。词典资源附属于文本，而且通常在文本的基础上创建和丰富。下面列举几种nltk中的词典资源。1. 词汇列表语料库nltk中包括了一些仅仅包含词汇列表的语料库。词汇语料库是UNIX中的/usr/dict/words文件，被一些拼写检查程序所使用。我们可以用它来寻找文本语料中不常见的或拼写错误的词汇。1)过滤词汇
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2023-11-02 10:11:37
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一. 获取文本语料库1. 古腾堡语料库古腾堡语料库：包含古腾堡项目电子文本档案的一小部分文本，该项目大约有25000（现在是36000）本免费电子书。（文学类，比较正式的语言）raw()函数:能在没有进行过任何语言学处理之前把文件的内容分析出来。sents()函数: 把文本划分位一个句子，其中每一个句子是一个词链表。words()函数：返回词数。获取：from nltk.corpus import
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2023-08-30 22:40:57
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1 获取文本语料库1.1 古腾堡语料库>>> for fileid in gutenberg.fileids():
>... num_words = len(gutenberg.words(fileid))
>... num_vocab = len(set(w.lower() for w in gutenberg.words(fileid)))
>
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2024-06-17 19:17:51
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步骤1：构建语料库：#!/usr/bin/env python
#-*-coding=utf-8-*-
#数据源目录(二级目录)
sourceDataDir='data'
#数据源文件列表
fileLists = []
import os
from gensim import corpora, models, similarities
def getS
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2023-07-27 12:16:51
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