ПочатиПочніть безкоштовно

Лематизація

Продовжуючи аналіз відгуків користувачів, ви помітили, що стемінг інколи дає нестандартні слова, як-от «fli» з «flying», що знижує зрозумілість. Щоб розв'язати цю проблему, тепер ви застосуєте лематизацію, яка повертає реальні слова й підвищує чіткість та точність аналізу.

WordNetLemmatizer уже імпортовано, stop_words визначено, а необхідні ресурси NLTK завантажено.

Ця вправа є частиною курсу

Natural Language Processing (NLP) in Python

Переглянути курс

Інструкції до вправи

  • Створіть екземпляр lemmatizer класу WordNetLemmatizer().
  • Використайте lemmatizer, щоб лематизувати lower_tokens.

Інтерактивна практична вправа

Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.

clean_tokens = ['flying', 'lot', 'lately', 'flights', 'keep', 'getting', 'delayed', 'honestly', 'traveling', 'work', 'gets', 'exhausting', 'endless', 'delays', 'every', 'travel', 'teaches', 'something', 'new']

# Create lemmatizer
lemmatizer = ____()

# Lemmatize each token
lemmatized_tokens = [____.____(____) for ____ in clean_tokens]

print(lemmatized_tokens)
Редагувати та запускати код