Percentage Count Verb, существительное с использованием Spacy?

Я хочу подсчитать процентное разделение POS в предложении, используя простор, аналогичный

Считайте глаголы, существительные и другие части речи с Python NLTK

В настоящее время умеет обнаруживать и подсчитывать POS. Как найти процентное соотношение.

from __future__ import unicode_literals
import spacy,en_core_web_sm
from collections import Counter
nlp = en_core_web_sm.load()
print Counter(([token.pos_ for token in nlp('The cat sat on the mat.')]))

Токовый выход:

Counter({u'NOUN': 2, u'DET': 2, u'VERB': 1, u'ADP': 1, u'PUNCT': 1})

Ожидаемый результат:

Noun: 28.5%
DET: 28.5%
VERB: 14.28%
ADP: 14.28%
PUNCT: 14.28%

Как записать вывод в фреймворк pandas?


pandas nlp spacy
person Programmer_nltk    schedule 04.08.2018    source источник

Ответы (2)


arrow_upward
1
arrow_downward

Что-то в этом роде должно дать вам то, что вам нужно:

sbase = sum(c.values())

for el, cnt in c.items():
    print(el, '{0:2.2f}%'.format((100.0* cnt)/sbase))


NOUN 28.57%
DET 28.57%
VERB 14.29%
ADP 14.29%
PUNCT 14.29%
person sophros    schedule 04.08.2018

arrow_upward
0
arrow_downward 

from __future__ import unicode_literals
import spacy,en_core_web_sm
from collections import Counter
nlp = en_core_web_sm.load()
c = Counter(([token.pos_ for token in nlp('The cat sat on the mat.')]))
sbase = sum(c.values())
for el, cnt in c.items():
    print(el, '{0:2.2f}%'.format((100.0* cnt)/sbase))

Выход:

(u'NOUN', u'28.57%')
(u'VERB', u'14.29%')
(u'DET', u'28.57%')
(u'ADP', u'14.29%')
(u'PUNCT', u'14.29%')
person Programmer_nltk    schedule 04.08.2018