Nltk: मैं नोटबंदी ग्राफ को जूपिटर नोटबुक में कैसे कर सकता हूं?

को निर्मित 3 जुल॰ 2017 · 7टिप्पणियाँ · स्रोत: nltk/nltk

मैंने बिना किसी भाग्य के स्टैकओवरफ्लो पर यह सवाल पहले ही पूछ लिया है और इसे यहां डुप्लिकेट करने का फैसला किया है।

के अनुसार सूत्रों के nltk यह द्वारा ग्राफ ड्रॉ tkinter (GUI) , लेकिन मैं करने के लिए इस ग्राफ को इनलाइन करने की जरूरत है jupyter notebook । और मैं इसे एनाकोंडा 3 से आधिकारिक डॉकटर के अंदर करने की कोशिश कर रहा हूं दूसरे शब्दों में मुझे यहां किसी पॉपअप जीयूआई की जरूरत नहीं है, लेकिन सिर्फ नोटबुक के अंदर की छवि, जिसे nltk lib द्वारा सर्वर साइड पर प्रस्तुत किया जाना चाहिए।

मैं इसे nltk से कैसे पार कर सकता हूं? हो सकता है कि थर्ड पार्टी लिबास हो जो वहां मदद कर सके?

मेरी कोशिश के स्रोत यहां हैं - आखिरी 18 वीं सेल।

chunkGram = r"""Chunk: {<RB.?>*<VB.?>*<NNP>+<NN>?}"""
chunkParser = nltk.RegexpParser(chunkGram)

for i in tokenized_text[:5]:
    words = nltk.word_tokenize(i)
    tagged = nltk.pos_tag(words)
    chunked = chunkParser.parse(tagged)
    chunked.draw()

पुनश्च:
एक ही समय में matplotlib इनलाइन अपने आप में एक आकर्षण की तरह काम करता है। क्या मैं ग्राफ़ रेंडरिंग के लिए matplotlib का उपयोग कर सकता हूं?

धन्यवाद!

bug corpus enhancement nice idea

स्रोत

hyzhak

सबसे उपयोगी टिप्पणी

टिंकर से दूर जाना सामान्य रूप से एक अच्छा विचार है, लेकिन नोटबुक में इनलाइन पीएनजी के रूप में पेड़ों को रेंडर करने के लिए पहले से ही समर्थन है:

`` ``
आयात nltk
IPython.display आयात प्रदर्शन से

parser = nltk.RegexpParser (r'NP: {<[NJ]। *> +} ')
पेड़ = parser.parse (nltk.corpus.brown.tagged_sents () [0))
प्रदर्शन (पेड़)
`` ``

rmalouf 20 अक्तू॰ 2017

👍6

सभी 7 टिप्पणियाँ

ठीक संभव काम के आसपास हो सकता है:

1 Xvfb ,
2 पेड़ और से स्क्रीनशॉट
3 पीजी को पीएनजी में परिवर्तित करना
3 इनलाइनिंग स्क्रीनशॉट को वापस jupyter परिवर्तित कर दिया

लेकिन मेरे लिए यह एक गंदे हैक की तरह दिखता है। पेड़ को रेंडर करने के लिए कुछ और मजबूत तरीके होने चाहिए।

hyzhak 5 जुल॰ 2017

मुझे लगता है कि भूखंडों के लिए tkinter से दूर जाना और कभी ग्राफिक प्लॉटिंग लाइब्रेरी की ओर बढ़ना अच्छा नहीं है, जैसे matplotlib / seaborn ।

alvations 13 अक्तू॰ 2017

👍2

`` ``
आयात nltk
IPython.display आयात प्रदर्शन से

parser = nltk.RegexpParser (r'NP: {<[NJ]। *> +} ')
पेड़ = parser.parse (nltk.corpus.brown.tagged_sents () [0))
प्रदर्शन (पेड़)
`` ``

rmalouf 20 अक्तू॰ 2017

👍6

यह मेरे लिए एक दूरस्थ Jupyter नोटबुक सर्वर पर काम नहीं करता है। पेड़ के _repr_png_() CanvasFrame() कॉल कर रहे हैं, जो एक टीक्टर विंडो बनाना चाहता है (और रिमोट सर्वर पर कोई डिस्प्ले नहीं है)। वास्तव में निश्चित नहीं है कि सही समाधान क्या है।

nltk = 3.2.4
ipython == 6.2.1
jupyter-core == 4.4.0

cforelle 14 नव॰ 2017

अच्छी पकड़!

किसी और ने बस एक ही बात के बारे में एक नया मुद्दा (# 1887) खोला। प्रक्रिया के बारे में निश्चित नहीं है, लेकिन क्या हम उन्हें मर्ज कर सकते हैं?

rmalouf 14 नव॰ 2017

बस rmalouf समाधान जो कुछ tweaks के बाद मेरे लिए काम करता है में जोड़ने के लिए:

मैक
बृहस्पति
पायथन 2.7

काम करने के लिए आपको भूतों को स्थापित करना होगा: https://wiki.scribus.net/canvas/Installation_and_Configuration_of_Ghostscript
काढ़ा स्थापित भूत

यदि यह xcrun के कारण विफल रहता है: त्रुटि: अमान्य सक्रिय डेवलपर पथ

फिर पहले निम्नलिखित करें
http://mds.is/xcrun-error/ देखें
xcode- चयन - स्थापना

MartinNeighbours 5 मार्च 2018

मैंने हाल ही में एक शुद्ध पाइथन => एसवीजी ट्री-ड्राइंग पैकेज को एक साथ रखा है, जिसे जुपिटर में Tree के पींग-आधारित रिप के लिए ड्रॉप-इन रिप्लेसमेंट के रूप में इस्तेमाल किया जा सकता है। यह NLTK का उपयोग करने वाले सभी के लिए उपयुक्त नहीं हो सकता है, क्योंकि इसके लिए अजगर 3 + की आवश्यकता होती है यह अभी भी इसके रिलीज चक्र में बहुत जल्दी है (और यह आंशिक रूप से अन्य सामानों का एक गुच्छा बनाने के उद्देश्य से है जो शायद इस दर्शकों के लिए कम प्रासंगिक है)। लेकिन, यह इस धागे (और https://github.com/nltk/nltk/issues/1887) में उठाए गए मुद्दों को हल करता है, जो मुझे भी परेशान कर रहे हैं:

https://github.com/rawlins/svgling

(नायब यदि आप जुपिटर में टिक्कर से संबंधित मुद्दों से पूरी तरह से बचना चाहते हैं, तो आपको _repr_png_() Tree से निकालने की आवश्यकता हो सकती है। ऐसा इसलिए है क्योंकि Jupyter सभी उपलब्ध _repr_*_ कार्यों की कोशिश करता है। हालांकि यह केवल विशिष्ट परिस्थितियों में एक प्रदर्शित करता है, और नोटबुक फ़ाइल में उन सभी के उत्पादन को बचाता है।)

rawlins 10 दिस॰ 2018

👍3 ❤2

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