定義とコンテキストに基づいて、スピーチの特定の部分の単語をテキスト形式でマークアップするプロセスです。割り当てる役割を果たします。文法的タグ付けとも呼ばれます。品詞の例で学習してみましょう。すべては私たちを許可するためです。タグの例は次のとおりです。タグが含まれています。タガーは、文の各単語の文法情報を割り当てるために使用されます。すべてのパッケージのインストール、インポート、ダウンロードが完了しました。おけるチャンキングは、小さな情報断片を大きな単位にグループ化するプロセスです。チャンキングの主な用途は、「名詞句」のグループを作成することです。タグ付けと正規表現を組み合わせて、文に構造を追加するために使用されます。結果として得られる単語のグループは「チャンク」と呼ばれます。これは、浅い解析とも呼ばれます。レベルが存在しますが、深い解析では複数のレベルで構成されます。浅い解析は、軽い解析またはチャンキングとも呼ばれます。チャンク化のルール事前に定義されたルールはありませんが、必要に応じてそれらを組み合わせることができます。タグ付けする必要があります。?}次の表は、さまざまな記号の意味を示しています。「make」はルールに含まれない動詞なので、mychunkとしてタグ付けされません。チャンク化の使用例チャンクはエンティティの検出に使用されます。エンティティは、マシンが何らかの意図の値を取得する文の一部です。言い換えれば、チャンク化はトークンのサブセットを選択するために使用されます。トークンを選択するためにチャンキングがどのように使用されるかを理解するには、以下のコードに従ってください。この例では、名詞句のチャンクに対応するグラフが表示されます。理解を深めるためにコードを書いてグラフを描きます。つの異なるトークンですが、名詞フレーズとして分類されるのに対し、トークン「from」は名詞フレーズに属さないと結論付けることができます。チャンク化は、異なるトークンを同じチャンクに分類するために使用されます。結果は選択した文法によって異なります。コーパスを探索します。前のセクションで説明しました。このチュートリアルでは、これらのタグをカウントする方法を学びます。タグをカウントすることは、テキスト分類だけでなく、自然言語ベースの操作のための機能の準備にも重要です。コードを準備する際に採用したアプローチと、出力についてお話しします。お役に立てれば幸いです。タグの数え方:ここでは、まず動作するコードを作成し、次にコードを説明するためのさまざまな手順を作成します。カウンターは、キー値操作の原則に基づいて動作する辞書のサブクラスです。これは順序付けされていないコレクションであり、要素は辞書のキーとして格納され、カウントはその値になります。pos_tagをカウントしたいテキストを記述します。一部の単語は大文字で、一部は小文字であるため、トークン化を適用する前にすべての単語を小文字に変換することが適切です。通して単語を渡します。'JJ')]次は辞書カウンターの役割です。実験の結果が発生する回数を指します。これは、文書内で出現する各単語の頻度を見つけるために使用されます。モジュールを開きます。頻度分布は通常、繰り返し実行される実験のサンプルをカウントすることによって作成されます。FreqDist()ドキュメント内のトークンの場合:freq_dist.inc(token.type())どの単語についても、特定の文書内でその単語が何回出現したかを確認できます。freq_dist.count('and')この式は、「and」が発生した回数の値を返します。それをカウント法といいます。freq_dist.freq('and')この式は、指定されたサンプルの周波数を返します。小さなプログラムを作成し、その動作を詳しく説明します。テキストを書き、テキスト内の各単語の頻度分布を計算します。nltk.FreqDist(words)fd.plot()コードの説明:nltkモジュールをインポートします。単語の分布を調べる必要があるテキストを書きます。モジュールへの入力として提供されるテキスト内の各単語をトークン化します。インストールされている必要があります上のグラフを見てください。これは、テキスト内の各単語の出現をカウントすることに対応します。これは、テキストの研究、さらにはテキストベースの感情分析の実装に役立ちます。自然言語特徴の統計を準備するのに役立つ、テキスト内の各単語の出現をカウントするモジュールがあると結論付けることができます。テキスト内のキーワードを見つけるのに重要な役割を果たします。フィードすることもできます。キーワードは「トークン化」です。ドキュメント内の各単語をチェックして、その単語が出現した回数を判断します。ツールキットは必要ありません。スキルを使用して行うこともできます。ツールキットは、さまざまな操作にすぐに使用できるコードのみを提供します。各単語を数えることはあまり役に立たないかもしれません。代わりに、ペアで多くの単語を扱うコロケーションとバイグラムに焦点を当てるべきです。これらのペアは、機械に入力できるより優れた自然言語機能に役立つキーワードを識別します。詳細については以下を参照してください。バイグラムとトリグラムコロケーションとは何ですか?コロケーションは、文書内で何度も同時に出現する単語のペアです。これは、文書全体の単語数に対して同時に出現するこれらのペアの数によって計算されます。紫外線、赤外線などの言葉を使って電磁スペクトルを考えてみましょう。紫外線と光線という言葉は単独では使用されないため、コロケーションとして扱うことができます。別々に言うわけではないため、これらもコロケーションとして扱われます。連語を見つけるには、単語の頻度と他の単語の文脈での出現を計算する必要があると言えます。これらの特定の単語のコレクションでは、有用なコンテンツ用語を保持するためにフィルタリングが必要です。単語の各グラムが何らかの関連性尺度に従ってスコア付けされ、各イングラムが連語である相対的な尤度を決定することができる。つのタイプに分類できます。バイグラムc二つの単語の組み合わせトリグラムXNUMXつの単語の組み合わせバイグラムとトリグラムは、特徴抽出段階でより意味のある便利な特徴を提供します。これらは、テキストベースの感情分析に特に役立ちます。つの単語のペアを確認することが重要になります。これも形成に重要な役割を果たします。なく、テキストベースの感情予測も可能です。トライグラムを計算するために同じコードが実行されます。文のタグ付け広義のタグ付けとは、文の文脈によって動詞や名詞などのラベルを追加することを指します。タグの識別は複雑なプロセスです。一般的なタグ付けを手動で行うことはできません。リスト形式のテキストの変換は、リスト内の各単語がループされて特定のタグに対してカウントされるため、タグ付けの前の重要なステップです。インポートするコード。タグを印刷するテキスト。ループが実装されており、文から単語がトークン化され、各単語のタグが出力として出力されます。意味が曖昧な単語については、文脈情報に基づいたルールベースのアプローチが適用されます。これは、前後の単語の意味を確認または分析することによって行われます。情報は、単語の周囲または単語自体から分析されます。したがって、単語は、大文字化や句読点などの特定の言語の文法規則によってタグ付けされます。タグ付けツールなどです。この方法では、頻度や確率などのさまざまなアプローチが適用されます。トレーニングセットで単語のほとんどが特定のタグでタグ付けされている場合、テスト文ではその特定のタグが付けられます。単語タグは、それ自体のタグだけでなく、前のタグにも依存します。この方法は必ずしも正確であるとは限りません。つの方法は、文中の特定のタグの出現確率を計算することです。したがって、最終的なタグは、特定のタグを持つ単語の最も高い確率をチェックすることによって計算されます。使用してモデル化することもできます。入力トークンを観察可能なシーケンスとして扱いますが、タグは隠れた状態とみなされ、目的は隠れた状態のシーケンスを決定することです。トークンのシーケンスです。y1,y2,y3,y4......はいnは隠しシーケンスです。ある結合分布を使用します。なりますy1....ynp(x1,x2,....xn,y1,y2,y3,.....)。テキストからタグを分類しましたが、そのようなタグの統計は非常に重要です。次の部分では、統計調査のためにこれらのタグをカウントします。定義と文脈に基づいて、スピーチの特定の部分の単語をテキスト形式でマークアップするプロセスです。タガーは、文の各単語に文法情報を割り当てるために使用されます。使用した品詞タグ付けのすべてのパッケージのインストール、インポート、ダウンロードが完了しました。おけるチャンク化は、小さな情報を取り出して大きな単位にグループ化するプロセスです。事前に定義されたルールはありませんが、必要に応じてそれらを組み合わせることができます。チャンクはエンティティの検出に使用されます。エンティティは、マシンが何らかの意図の値を取得する文の一部です。チャンク化は、異なるトークンを同じチャンクに分類するために使用されます。メニューを閉じる検索する:。