我有一个由{question,Answer}组成的数据集,用于聊天机器人培训,我在其中加载了熊猫。 我正在尝试使用wordnet.synsets为每个问题中的每个单词获取一袋同义词。我这样做有些困难,这是我尝试过的尝试。
import pandas as pd`
import nltk.corpus
from nltk.corpus import stopwords, wordnet
from nltk.tokenize import word_tokenize
from nltk.stem import PorterStemmer, WordNetLemmatizer
df =pd.read_csv('healthtapQAs++.csv')
df['question']=df['question'].str.pad(width= i,side= 'left')
df['unpunctuated'] = df['question'].str.replace(r'[^\w\s]+', '')
df['tokenized'] = df['unpunctuated'].apply(word_tokenize)
df['synonyms'] = df['tokenized'].apply(lambda x: [wordnet.synsets(y) for y
in x])
df['synonyms_beta'] = df['synonyms'].apply( lambda x:[(y[0].name()) for y in
x])`
这是我不断收到的错误类型
> df['synonyms_beta'] = df['synonyms'].apply( lambda x:[(y[0].name()) for y in x])
IndexError: list index out of range
答案 0 :(得分:0)
您可以尝试:
df['synonyms_beta'] = df['synonyms'].apply( lambda x:[(y[0].name()) if len(y) >0 else "no_syn" for y in x])