Python nltk 之 snowball 提取词干的解决办法

这篇文章主要为大家详细介绍了Python nltk 之 snowball 提取词干的简单示例，具有一定的参考价值，可以用来参考一下。

对python这个高级语言对此感兴趣的朋友，看看idc笔记做的技术笔记！

机器学习中很重要的应用场景就是机器自动分类，而分类的关键是词干提取。所以我们要用到snowball。

下面说一下snowball 提取词干的两种方法。

两种方法：

方法一：

# 来自www.idcnote.com 
>>> from nltk import SnowballStemmer
>>> SnowballStemmer.languages # See which languages are supported
('danish', 'dutch', 'english', 'finnish', 'french', 'german', 'hungarian',
 'italian', 'norwegian', 'porter', 'portuguese", 'romanian', 
 'russian', 'spanish', 'swedish')
>>> stemmer = SnowballStemmer("german") # Choose a language
>>> stemmer.stem(u"Autobahnen") # Stem a word
u'autobahn'

# End www_512pic_com

# 来自www.idcnote.com 
>>> ps = nltk.stem.snowball.PortugueseStemmer()
>>> ps.stem('celular')
u'celul'
>>> ps.stem('celular')
u'celul'

# End www_512pic_com

注：关于Python nltk 之 snowball 提取词干的简单示例的内容就先介绍到这里，更多相关文章的可以留意