from nltk.stem import WordNetLemmatizerwords = ['table', 'probably', 'wolves', 'playing', 'is','dog', 'the', 'beaches', 'grounded', 'dreamt', 'envision']# Compare different lemmatizerslemmatizers = ['NOUN LEMMATIZER', 'VERB LEMMATIZER']lemmatizer_wordnet = WordNetLemmatizer()formatted_row = '{:>24}' * (len(lemmatizers) + 1)print '\n', formatted_row.format('WORD', *lemmatizers), '\n'for word in words:lemmatized_words = [lemmatizer_wordnet.lemmatize(word, pos='n'),lemmatizer_wordnet.lemmatize(word, pos='v')]print formatted_row.format(word, *lemmatized_words)
此处可能存在不合适展示的内容,页面不予展示。您可通过相关编辑功能自查并修改。
如您确认内容无涉及 不当用语 / 纯广告导流 / 暴力 / 低俗色情 / 侵权 / 盗版 / 虚假 / 无价值内容或违法国家有关法律法规的内容,可点击提交进行申诉,我们将尽快为您处理。