Word和文本关系使用Python和NLP

我有一个词，根据这一点，我想找出文本是否与该词相关或不使用python和nltk是否有可能？Word和文本关系使用Python和NLP

例如我有一个词叫做“phosphorous”。我想查明一下特定的文本文件是与这个词有关还是不是？

我不能在nltk中使用bag的单词，因为我只有一个单词而没有训练数据。

有什么建议吗？

在此先感谢。

2014-09-03 Abhilash Kumar

不是没有语料库，没有。

这样看待：能不能问一个真正认识日本人的东西（假设你不懂日语的话），能否告诉你是否与部屋に入った时电子をつけました有关;如果你这样做，试试“svjetlo”和“Kad jeušaou sobu，upalio je lampu”）。如果你不能，你如何期待一台电脑来做到这一点？

而另一个实验 - 你能否成为一个聪明的人，给了我一种算法，通过这个算法，你可以教导非说英语的人“轻”与“当他进入房间时，他打开了灯“？再次，不。除非明显限制“相关”（例如“包含”）的含义，否则您需要培训数据。

来源

2014-09-03 05:23:34 Amadan

This！人类的大脑别无选择，只能与数据匹配，为了识别或理解事物，它必须找到模式或不规则性。在Amadans的例子中，我只能猜测'upalio je lampu'与'灯'有关，因为我认识到'灯'（模式），并且已经学会了灯（训练数据）。现在我喜欢灯甚至更多 – xvdiff 2014-09-03 05:48:43

您可以使用NLTK WordNet中的其他文字来计算这个词和词之间的路径相似性分数，并估计基于该得分启发式：

from nltk.corpus import wordnet as wn hit = wn.synset('hit.v.01') slap = wn.synset('slap.v.01') wn.path_similarity(hit, slap)

你可以找到更多NLTK共发现使用示例： http://www.nltk.org/howto/wordnet.html

来源

2014-09-03 15:12:47

这将需要一些实验和调整启发式，但如果你什么都没有，它可能是值得一试！ – arturomp 2014-09-03 15:42:28

Word和文本关系使用Python和NLP

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