Nltkのwordnet lemmatizerはすべての単語を非文字化していません

Question

私はテキスト内の単語を字形化しようとしています。次のように私はNLTKのWordNet Lemmatizerを使用しています「漬物」例えばLIKE「ピクルス」に変わります、「RUN」に「走り」、「レーズン」「レーズン」になど

：

from nltk.stem import WordNetLemmatizer 
>>> 
>>> lem = WordNetLemmatizer() 
>>> print(lem.lemmatize("cats")) 
cat 
>>> print(lem.lemmatize("pickled")) 
pickled 
>>> print(lem.lemmatize("ran")) 
ran 

したがって、'pickled'と'ran'のように、出力が期待どおりに出力されません。どのように'pickle'と'run'を得るには'v'（動詞）などを指定する必要はありません。

Answer 1

あなたは'v'または'n'パラメータを渡すと、何も渡していない間の機能の最も一般的な結果を取得することにより、名詞や動詞のlemmatize()機能の塩基形態を得ることができます。

していないための直接的な方法がありますが、名詞や動詞の基本フォームを取得するための次のコードを試すことができます：

def most_common(lst): 
    return max(set(lst), key=lst.count) 
words = ['ran','pickled','cats',"crying","died","raisins","had"] 
for word in words: 
    checkList=[WordNetLemmatizer().lemmatize(word,'v'),WordNetLemmatizer().lemmatize(word,'n'),WordNetLemmatizer().lemmatize(word,'n')] 
    print most_common(checkList) 

あなたは塩基形態取得：

ran 
pickled 
cat 
cry 
died 
raisin 
had