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現在、私はBrown Corpusと共同で作業しており、若干問題があります。トークン化機能を適用するには、まずブラウンコーパスを文章にする必要があります。これは私がこれまで持っているものです。単語を文章に変換する方法 - テキスト分類
from nltk.corpus import brown
import nltk
target_text = [s for s in brown.fileids()
if s.startswith('ca01') or s.startswith('ca02')]
data = []
total_text = [s for s in brown.fileids()
if s.startswith('ca01') or s.startswith('ca02') or s.startswith('cp01') or s.startswith('cp02')]
for text in total_text:
if text in target_text:
tag = "pos"
else:
tag = "neg"
words=list(brown.sents(total_text))
data.extend([(tag, word) for word in words])
data
私はこれを行うと、私は次のようになり、データ取得:私は必要なもの
[('pos',
['The',
'Fulton',
'County',
'Grand',
'Jury',
'said',
'Friday',
'an',
'investigation',
'of',
"Atlanta's",
'recent',
'primary',
'election',
'produced',
'``',
'no',
'evidence',
"''",
'that',
'any',
'irregularities',
'took',
'place',
'.']),
('pos',
['The',
'jury',
'further',
'said',
'in',
'term-end',
'presentments',
'that',
'the',
'City',
'Executive',
'Committee',
',',
'which',
'had',
'over-all',
'charge',
'of',
'the',
'election',
',',
'``',
'deserves',
'the',
'praise',
'and',
'thanks',
'of',
'the',
'City',
'of',
'Atlanta',
"''",
'for',
'the',
'manner',
'in',
'which',
'the',
'election',
'was',
'conducted',
'.'])
は、のようなものです:
[('pos', 'The Fulton County Grand Jury said Friday an investigation of Atlanta's recent primary election ....'), ('pos', The jury further said in term-end presentments that the City...)]
これを修正する方法はありますか?このプロジェクトは、私が予想していたよりも長い時間がかかります。