본문 바로가기

전체 글125

stopwords 영어 from nltk.corpus import stopwords from nltk.tokenize import word_tokenize stop_words = set(stopwords.words('english')) example_sent = """This is a sample sentence, showing off the stop words filtration.""" word_tokens = word_tokenize(example_sent) // stopwords 제거 방법1 filtered_sentence = [w for w in word_tokens if not w.lower() in stop_words] // stopwords 제거 방법2 filtered_sentence = [] for w in.. 2024. 3. 13.
워드 토큰화 영문 pip intall nltk import nltk from nltk import word_tokenize from nltk.tag import pos_tag nltk.download('punkt') text = "I am a boy" word_list =word_tokenize(text) print(word_list) pos_tag(word_list) ['I', 'am', 'a', 'boy'] [('I', 'PRP'), ('am', 'VBP'), ('a', 'DT'), ('boy', 'NN')] ◈ VBP : 동사 RB : 부사 VBG: 현재부사 IN : 전치사 NN : 명사 NNP: 고유 명사 NNS: 복수형 명사 CC : 접속사 DT : 관사 한글 pip install konlpy from ko.. 2024. 3. 13.
two list -> dict keys, values = [], [] keys.append('a') keys.append('b') keys.append('c') values.append(1) values.append(2) values.append(3) mydic = dict(zip(keys, values)) 2024. 2. 27.
22 Confusing Phrasal Verbs 1. fill in on vs fill in for to fill someone in : 정보를 주다 -> Please fill me in on what happened. to fill in for someone : 대신하다 -> My colleague was sick, so I had to fill in for her. 2. fill in vs fill out vs fill up to fill in : 빈칸을 채우다 -> fill in the blank to fill out : 폼을 작성하다 -> fill out the tax form to fill up : (자동차, 위, 병) 등을 with 액체 로 채우다 -> I filled up my car with gasoline. 3. walk in vs w.. 2024. 2. 17.
focus 발음 주의를 하지 않으면 fuck us 로 들림으로 주의가 필요 "오우" 를 신경쓰고 "커스" 를 발음할때 뒤로 당겨줄 필요가 있음. 2024. 2. 17.
class class User { let id: Int init(id: Int) { self.id = id print("User \(id): I'm alive!") } deinit { print("User \(id): I'm dead!") } } id : 멤버변수 init : 생성자 deinit : 종결자 계승 inherit class Vehicle { let isElectric: Bool init(isElectric: Bool) { self.isElectric = isElectric } func description() { print("I'm a vehicle.") } } base 클래스 기본적인 기능만 구현 class Car: Vehicle { let isConvertible: Bool init(isElectr.. 2024. 2. 15.

티스토리툴바