问题描述
嗨:) 我对 Python 和 NLP 真的很陌生,现在正在尝试阅读 O'Reilly 的 NLTK 书。我目前对有关使用条件频率分布进行绘图和制表的任务陷入僵局。任务如下:“找出一周中哪些日子最有新闻价值,哪些日子最浪漫。定义一个名为 days 的变量,其中包含一周中的天数列表,即 ['Monday',...]。现在使用 cfd.tabulate(samples=days) 将这些单词的计数制成表格。现在使用 plot 代替 tabulate 尝试同样的事情。您可以借助额外参数控制天的输出顺序:samples=['Monday',...]。”
这是我的代码:
import nltk
from nltk.corpus import brown
days = ['Sunday','Monday','Tuesday','Wednesday','Thursday','Friday','Saturday']
genre_day = [(genre,day)
for genre in ['news','romance']
for day in days]
cfd = nltk.ConditionalFreqdist(genre_day)
tabulated = cfd.tabulate(conditions=['news','romance'],sample=days,cumulative=True)
我得到的结果是:
请有人向我解释为什么我有这些数据而不是计算语料库中每个类型的每个词使用了多少?我将非常感谢您的帮助
解决方法
暂无找到可以解决该程序问题的有效方法,小编努力寻找整理中!
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