Как генерировать униграмму, биграмму и триграмму из большого CSV-файла и считать их частоты, используя nltk или чистый python - PullRequest
Новая
       14

Как генерировать униграмму, биграмму и триграмму из большого CSV-файла и считать их частоты, используя nltk или чистый python

0 голосов
/ 23 мая 2018

Я использовал этот код и его генерирующие униграммы, биграммы, триграммы из данного текста.Но я хочу извлечь униграмму, биграмму и триграмму из конкретного куска большого файла CSV.Пожалуйста, помогите мне, как мне действовать

enter image description here

1 Ответ

0 голосов
/ 25 мая 2018

Во-первых, какой-нибудь причудливый код для создания DataFrame. 

from io import StringIO

import pandas as pd

sio = StringIO("""I am just going to type up something because you inserted an image instead ctr+c and ctr+v the code to Stackoverflow.
Actually, it's unclear what you want to do with the ngram counts.
Perhaps, it might be better to use the `nltk.everygrams()` if you want a global count.
And if you're going to build some sort of ngram language model, then it might not be efficient to do it as you have done too.""")

with sio as fin:
    texts = [line for line in fin]

df = pd.DataFrame({'text': texts})

Затем вы можете легко использовать DataFrame.apply для извлечения нграмм, например, 

from collections import Counter
from functools import partial

from nltk import ngrams, word_tokenize

for i in range(1, 4):
    _ngrams = partial(ngrams, n=i)
    df['{}-grams'.format(i)] = df['text'].apply(lambda x: Counter(_ngrams(word_tokenize(x))))
...