GoT에서의 스템과 렘마
이번 연습 문제에서는 George R.R. Martin의 Game of Thrones 문장에서 몇 문장을 제공합니다. 주어진 GoT 문자열로부터 스템과 렘마를 만들어 보세요.
스템은 단어를 어근 형태로 줄이고, 렘마는 실제 단어 형태를 만들어 냅니다. 다만 두 방법의 속도는 크게 다를 수 있으며, 일반적으로 스테밍이 훨씬 빠릅니다. 2단계와 3단계에서는 각 작업을 수행하는 데 걸린 총 시간을 유의해서 보세요. 스테밍과 표제어 추출 시간을 측정하기 위해 time.time() 메서드를 사용합니다.
이 연습은 강의의 일부입니다
Python으로 배우는 Sentiment Analysis
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# Import the required packages from nltk
from nltk.stem import ____, ____
from nltk import word_tokenize
porter = PorterStemmer()
WNlemmatizer = WordNetLemmatizer()
# Tokenize the GoT string
tokens = ____(GoT)