rnlp 0.3.2

安装

基于PyPi的稳定构建

pip install rnlp

快速启动

rnlp既可以用作命令行界面（CLI）工具，也可以用作导入的Python包

由rnlp创建的关系包括以下内容：

• 语句在块中的相对位置：
  • earlySentenceInBlock：语句出现在块的前三分之一内
  • midWaySentenceInBlock：语句出现在块长度的前三分之一和后三分之一之间
  • lateSentenceInBlock：语句出现在块长度的最后三分之一内。
• 单词在句子中的相对位置：
  • earlyWordInSentence：单词出现在句子的前三分之一内
  • midWayWordInSentence：单词出现在句子的三分之一到三分之二之间。
  • lateWordInSentence：单词出现在句子的最后三分之一内。
• 项目之间的相对位置：
  • nextWordInSentence：从一个单词指向其邻居的指针
  • nextSentenceInBlock：从一个句子指向它的邻居的指针。
存在论语义学：
• sentenceInBlock：语句出现在特定块中
• wordInSentence：单词出现在特定的句子中
• 关于单词的低级信息：
  • wordString：单词的字符串表示形式。
  • partOfSpeechTag：单词的词性（由nltk词性标记器确定）。

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文件包含一个玩具语料库（example files/）和一个boostsrl树的图像，用于预测句子中的单词是否是单词“you”。

树上说，如果单词“b”中包含的字符串是“you”，那么“b”就是“you”，概率很高。（这当然是真的）。 一个更有趣的推论是错误的分支，它说如果单词“b”是句子“A”中的早期单词，单词“anon1235”也是句子“A”中的早期单词，如果单词“anon1235”中包含的单词字符串是“谢谢”，那么单词“b”有相当的机会成为单词“you”（模型能够得知，当“谢谢”出现在同一句话的开头时，“你”一词经常与“谢谢”一词出现在同一句话中）。