I am trying to build a tokenizer with python, I think it is going on pretty well but there is one problem that I cannot seem to solve. I'll try to be as elaborative as possible:
This is the text I am trying to tokenize (txt.gz file):
"Het Franse danceduo Daft Punk hangt hun kenmerkende helmen aan de wilgen .
De dance-act stopt er na 28 jaar mee .
In een bijna acht minuten durende video kondigde het tweetal het afscheid aan .
Een woordvoerder heeft het nieuws aan entertainmentblad Variety bevestigd , maar wilde verder niet uitweiden over de reden van het stoppen .
In de video die vanochtend online kwam zijn Thomas Bangalter en Guy-Manuel de Homem-Christo met hun helmen te zien .
In de bijna dertig jaar dat ze actief waren , hebben ze lange tijd hun identiteit geheim weten te houden .
De twee staan tegenover elkaar en lopen vervolgens uit elkaar terwijl een onheilspellende wind klinkt .
And this is the output I am getting:
" Het Franse danceduo Daft Punk hangt hun kenmerkende helmen aan de wilgen .
dance-act stopt er na 28 jaar mee .
kondigde het tweetal het afscheid aan .
reden van het stoppen .
Homem-Christo met hun helmen te zien .
waren , hebben ze lange tijd hun identiteit geheim weten te houden .
onheilspellende wind klinkt "
This is my code:
import sys
import re
import gzip
def tokenizer(data):
tokens = re.compile('[^ ].*?[.!?]')
list_of_tokens = tokens.findall(data)
print(list_of_tokens)
string_token = ""
string_token = string_token.join(list_of_tokens)
string_token = re.sub('([.,!?()])', r' \1 ', string_token)
return string_token
def main(argv):
with gzip.open(argv[1], 'rt') as f:
data = f.read()
print(tokenizer(data))
if __name__ == '__main__':
main(sys.argv)
Related
import re
#To read input data file
with open("dm_chat_data.txt") as input_data_file:
print(input_data_file.read())
#To write corrections in a new text file
with open('dm_chat_data_fixed.txt', 'w') as file:
file.write('\n')
This is the text file extracted by webscraping, but the lines of the dialogs of each of its chat partners are not separated, so the program must identify when each user starts the dialog.
File dm_chat_data.txt
Desempleada_19: HolaaLucyGirl: hola como estas?Desempleada_19: Masomenos y vos LucyGirl?Desempleada_19: Q edad tenes LucyGirl: tengo 19LucyGirl: masomenos? que paso? (si se puede preguntar claro)Desempleada_19: Yo tmb 19 me llamo PriscilaDesempleada_19: Desempleada_19: Q hacías LucyGirl: Entre al chat para ver que onda, no frecuento mucho
Charge file [100%] (ddddfdfdfd)
LucyGirl: Desempleada_19: Gracias!
AndrewSC: HolaAndrewSC: Si quieres podemos hablar LyraStar: claro LyraStar: que cuentas amigaAndrewSC: Todo bien y tú?
Charge file [100%] (ddddfdfdfd)
LyraStar: LyraStar: que tal ese auto?AndrewSC: Creo que...Diria que... ya son las 19 : 00 hs AndrewSC: Muy bien la verdad
Bsco_Pra_Cap_: HolaBsco_Pra_Cap_: como vaBsco_Pra_Cap_: Jorge, 47, de Floresta, me presento a la entrevista, vos?Bsco_Pra_Cap_: es aqui, cierto?LucyFlame: holaaLucyFlame: estas?LucyFlame: soy una programadora de la ciudad de HudsonBsco_Pra_Cap_: de Hudson centro? o hudson alejado...?Bsco_Pra_Cap_: contame, Lu, que buscas en esta organizacion?
And this is the file that you must create separating the dialogues of each interlocutor in each of the chats. The file edited_dm_chat_data.txt need to be like this...
Desempleada_19: Holaa
LucyGirl: hola como estas?
Desempleada_19: Masomenos y vos LucyGirl?
Desempleada_19: Q edad tenes
LucyGirl: tengo 19
LucyGirl: masomenos? que paso? (si se puede preguntar claro)
Desempleada_19: Yo tmb 19 me llamo Priscila
Desempleada_19:
Desempleada_19: Q hacías
LucyGirl: Entre al chat para ver que onda, no frecuento mucho
Charge file [100%] (ddddfdfdfd)
LucyGirl:
Desempleada_19: Gracias!
AndrewSC: Hola
AndrewSC: Si quieres podemos hablar
LyraStar: claro
LyraStar: que cuentas amiga
AndrewSC: Todo bien y tú?
Charge file [100%] (ddddfdfdfd)
LyraStar: LyraStar: que tal ese auto?
AndrewSC: Creo que...Diria que... ya son las 19 : 00 hs
AndrewSC: Muy bien la verdad
Bsco_Pra_Cap_: Hola
Bsco_Pra_Cap_: como va
Bsco_Pra_Cap_: Jorge, 47, de Floresta, me presento a la entrevista, vos?Bsco_Pra_Cap_: es aqui, cierto?
LucyFlame: holaa
LucyFlame: estas?
LucyFlame: soy una programadora de la ciudad de Hudson
Bsco_Pra_Cap_: de Hudson centro? o hudson alejado...?
Bsco_Pra_Cap_: contame, Lu, que buscas en esta organizacion?
I have tried to use regex, where each interlocutor is represented by a "Word" that begins in uppercase immediately followed by ": "
But there are some lines that give some problems to this logic, for example "Bsco_Pra_Cap_: HolaBsco_Pra_Cap_: como va", where the substring "Hola" is a simply word that is not a name and is attached to the name with capital letters, then it would be confused and consider "HolaBsco_Pra_Cap_: " as a name, but it's incorrect because the correct users name is "Bsco_Pra_Cap_: "
This problem arises because we don't know what the nicknames of the interlocutor users will be, and... the only thing we know is the structure where they start with a capital letter and end in : and then an empty space, but one thing I've noticed is that in all chats the names of the conversation partners are the most repeated words, so I think I could use a regular expression pattern as a word frequency counter by setting a search criteria like this "[INITIAL CAPITAL LETTER] hjasahshjas: " , and put as line separators those substrings with these characteristics as long as they are the ones that are repeated the most throughout the file
input_data_file = open("dm_chat_data.txt", "r+")
#maybe you can use something like this to count the occurrences and thus identify the nicknames
input_data_file.count(r"[A-Z][^A-Z]*:\s")
I think it is quite hard. but you can build a rules as shown in below code:
import nltk
from collections import Counter
text = '''Desempleada_19: HolaaLucyGirl: hola como estas?Desempleada_19:
Masomenos y vos LucyGirl?Desempleada_19: Q edad tenes LucyGirl: tengo
19LucyGirl: masomenos? que paso? (si se puede preguntar claro)Desempleada_19: Yo
tmb 19 me llamo PriscilaDesempleada_19: Desempleada_19: Q hacías LucyGirl: Entre
al chat para ver que onda, no frecuento mucho
Charge file [100%] (ddddfdfdfd)
LucyGirl: Desempleada_19: Gracias!
AndrewSC: HolaAndrewSC: Si quieres podemos hablar LyraStar: claro LyraStar: que
cuentas amigaAndrewSC: Todo bien y tú?
Charge file [100%] (ddddfdfdfd)
LyraStar: LyraStar: que tal ese auto?AndrewSC: Creo que...Diria que... ya son
las 19 : 00 hs AndrewSC: Muy bien la verdad
Bsco_Pra_Cap_: HolaBsco_Pra_Cap_: como vaBsco_Pra_Cap_: Jorge, 47, de Floresta,
me presento a la entrevista, vos?Bsco_Pra_Cap_: es aqui, cierto?LucyFlame:
holaaLucyFlame: estas?LucyFlame: soy una programadora de la ciudad de
HudsonBsco_Pra_Cap_: de Hudson centro? o hudson alejado...?Bsco_Pra_Cap_:
contame, Lu, que buscas en esta organizacion?
'''
data = nltk.word_tokenize(text)
user_lst = []
for ind, val in enumerate(data):
if val == ':':
user_lst.append(data[ind - 1])
# printing duplicates assuming the users were speaking more than one time. if a
user has one dialog box it fails.
users = [k for k, v in Counter(user_lst).items() if v > 1]
# function to replace a string:
def replacer(string, lst):
for v in lst:
string = string.replace(v, f' {v}')
return string
# replace users in old text with single space in it.
refined_text = replacer(text, users)
refined_data = nltk.word_tokenize(refined_text)
correct_users = []
dialog = []
for ind, val in enumerate(refined_data):
if val == ':':
correct_users.append(refined_data[ind - 1])
if val not in users:
dialog.append(val)
correct_dialog = ' '.join(dialog).replace(':', '<:').split('<')
strip_dialog = [i.strip() for i in correct_dialog if i.strip()]
chat = []
for i in range(len(correct_users)):
chat.append(f'{correct_users[i]}{strip_dialog[i]}')
print(chat)
>>>> ['Desempleada_19: Holaa', 'LucyGirl: hola como estas ?', 'Desempleada_19: Masomenos y vos ?', 'Desempleada_19: Q edad tenes', 'LucyGirl: tengo 19', 'LucyGirl: masomenos ? que paso ? ( si se puede preguntar claro )', 'Desempleada_19: Yo tmb 19 me llamo Priscila', 'Desempleada_19:', 'Desempleada_19: Q hacías', 'LucyGirl: Entre al chat para ver que onda , no frecuento mucho Charge file [ 100 % ] ( ddddfdfdfd )', 'LucyGirl:', 'Desempleada_19: Gracias !', 'AndrewSC: Hola', 'AndrewSC: Si quieres podemos hablar', 'LyraStar: claro', 'LyraStar: que cuentas amiga', 'AndrewSC: Todo bien y tú ? Charge file [ 100 % ] ( ddddfdfdfd )', 'LyraStar:', 'LyraStar: que tal ese auto ?', 'AndrewSC: Creo que ... Diria que ... ya son las 19', '19: 00 hs', 'AndrewSC: Muy bien la verdad', 'Bsco_Pra_Cap_: Hola', 'Bsco_Pra_Cap_: como va', 'Bsco_Pra_Cap_: Jorge , 47 , de Floresta , me presento a la entrevista , vos ?', 'Bsco_Pra_Cap_: es aqui , cierto ?', 'LucyFlame: holaa', 'LucyFlame: estas ?', 'LucyFlame: soy una programadora de la ciudad de Hudson', 'Bsco_Pra_Cap_: de Hudson centro ? o hudson alejado ... ?', 'Bsco_Pra_Cap_: contame , Lu , que buscas en esta organizacion ?']
I am trying to iterate through my questions and lines in my .txt file. Now this question may have been asked before, but I am really having trouble with this.
this is what I have right now:
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForQuestionAnswering
import torch
max_seq_length = 512
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("henryk/bert-base-multilingual-cased-finetuned-dutch-squad2")
model = AutoModelForQuestionAnswering.from_pretrained("henryk/bert-base-multilingual-cased-finetuned-dutch-squad2")
f = open("glad.txt", "r")
questions = [
"Welke soorten gladiatoren waren er?",
"Wat is een provocator?",
"Wat voor helm droeg een retiarius?",
]
for question in questions:
print(f"Question: {question}")
for _ in range(len(question)):
for line in f:
text = str(line.split("."))
inputs = tokenizer.encode_plus(question,
text,
add_special_tokens=True,
max_length=100,
truncation=True,
return_tensors="pt")
input_ids = inputs["input_ids"].tolist()[0]
text_tokens = tokenizer.convert_ids_to_tokens(input_ids)
answer_start_scores, answer_end_scores = model(**inputs, return_dict=False)
answer_start = torch.argmax(
answer_start_scores
) # Get the most likely beginning of answer with the argmax of the score
answer_end = torch.argmax(
answer_end_scores) + 1 # Get the most likely end of answer with the argmax of the score
answer = tokenizer.convert_tokens_to_string(
tokenizer.convert_ids_to_tokens(input_ids[answer_start:answer_end]))
print(text)
# if answer == '[CLS]':
# continue
# elif answer == '':
# continue
# else:
# print(f"Answer: {answer}")
# print(f"Answer start: {answer_start}")
# print(f"Answer end: {answer_end}")
# break
and this is the output:
> Question: Welke soorten gladiatoren waren er?
> ['Er waren vele soorten gladiatoren, maar het meest kwamen de thraex, de retiarius en de murmillo voor', ' De oudste soorten gladiatoren droegen de naam van een volk: de Samniet en de Galliër', '\n']
> ['Hun uitrusting bestond uit dezelfde wapens als die waarmee de Samnieten en Galliërs in hun oorlogen met de Romeinen gewoonlijk vochten', '\n']
> ['De Thraciër (thraex) verscheen vanaf de tweede eeuw voor Chr', ' Hij had een vrij klein kromzwaard (sica), een klein rond (soms vierkant) schild, een helm en lage beenplaten', " De retiarius ('netvechter') had een groot net (rete) met een doorsnee van 3 m, een drietand en soms ook een dolk", '\n']
> ['Hij had alleen bescherming om zijn linkerarm en -schouder', ' Vaak droeg hij ook een bronzen beschermingsplaat (galerus) van zijn nek tot linkerelleboog', ' Vaak vocht de retiarius tegen de secutor die om die reden ook wel contraretiarius werd genoemd', '\n']
> ['Hij had een langwerpig schild en een steekzwaard', ' Opvallend was zijn eivormige helm zonder rand en met een metalen kam, waarschijnlijk zo ontworpen om minder makkelijk in het net van de retiarius vast te haken', ' Een provocator (‘uitdager’) vocht doorgaans tegen een andere provocator', '\n']
> ['Hij viel zijn tegenstander uit een onverwachte hoek plotseling aan', ' Hij had een lang rechthoekig schild, een borstpantser, een beenplaat alleen over het linkerbeen, een helm en een kort zwaard', '']
> Question: Wat is een provocator?
> Question: Wat voor helm droeg een retiarius?
But the sentences are supposed to repeat in the other questions too.
Does anyone know what I am doing wrong here? It is probably something really easy, but I really don't seem the find the mistake.
You would need to add f.seek(0) after your first parse through the file. This is because when you read the file once, the cursor is at the end of the file, after which for line in f does not read the file from the beginning again. Please refer to Tim and Nunser's answer here which explains it well.
Something like this:
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForQuestionAnswering
import torch
max_seq_length = 512
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("henryk/bert-base-multilingual-cased-finetuned-dutch-squad2")
model = AutoModelForQuestionAnswering.from_pretrained("henryk/bert-base-multilingual-cased-finetuned-dutch-squad2")
f = open("glad.txt", "r")
questions = [
"Welke soorten gladiatoren waren er?",
"Wat is een provocator?",
"Wat voor helm droeg een retiarius?",
]
for question in questions:
print(f"Question: {question}")
for _ in range(len(question)):
for line in f:
text = str(line.split("."))
inputs = tokenizer.encode_plus(question,
text,
add_special_tokens=True,
max_length=100,
truncation=True,
return_tensors="pt")
input_ids = inputs["input_ids"].tolist()[0]
text_tokens = tokenizer.convert_ids_to_tokens(input_ids)
answer_start_scores, answer_end_scores = model(**inputs, return_dict=False)
answer_start = torch.argmax(
answer_start_scores
) # Get the most likely beginning of answer with the argmax of the score
answer_end = torch.argmax(
answer_end_scores) + 1 # Get the most likely end of answer with the argmax of the score
answer = tokenizer.convert_tokens_to_string(
tokenizer.convert_ids_to_tokens(input_ids[answer_start:answer_end]))
print(text)
f.seek(0) # reset cursor to beginning of the file
Your f is just an open file which is exhausted the first time through. I think you meant this:
f = list(open("glad.txt", "r"))
I'm working on a python script that asks what word you want to find.
It searches for that word in (for example) word.txt file and prints it, including the line + line number.
Since my word.txt file contains paragraphs, the "line" is misinterpreted.
Grammatically, a line means "Starting with" capital letter "and ending with". "Or the like.
But in my script, a sentence (line) ends at the end of the aliena.
I have been googling for " variable containing string that begins with "uppercase" and ending with "." and more without a result.
Down here is my code and below that, the file (a news article) I am using.
fh =open("name.txt","r")
word=input("Enter the word to search:")
s=". "
count=1
while(s):
s=fh.readline()
L=s.split()
if word in L:
print("Line Number:",count,":",s)
count+=1
(name.txt)
Het gaat "heel moeilijk" worden om de verspreiding van de nieuwe variant van het coronavirus tegen te gaan, zei de Britse minister van Volksgezondheid Matt Hancock zondagochtend. "We hebben nog een lange weg te gaan." De gemuteerde versie van het virus is waarschijnlijk een stuk besmettelijker dan eerdere varianten.
Inwoners van Londen en andere gebieden waar vanwege de nieuwe variant strengere lockdowns zijn afgekondigd, moeten zich gedragen alsof ze besmet zijn, zegt Hancock. Dat betekent dat ze moeten thuisblijven, tenzij het echt niet anders kan.
21 miljoen inwoners van Londen en een deel van het oosten en zuidoosten van Engeland mogen elkaar niet meer bezoeken. Voor Kerstmis worden geen uitzonderingen gemaakt.
Niet-essentiële winkels zijn dicht en mensen moeten zoveel mogelijk thuisblijven. Voor werk, studie, buitensport of begrafenissen met maximaal dertig aanwezigen mogen inwoners wel de deur uit.
Mutatie op 9 december goed voor 62 procent van nieuwe gevallen
De nieuwe variant van het coronavirus heeft zich al volop verspreid in Londen en het oosten van Engeland. Het Britse statistiekbureau ONS heeft berekend dat deze mutatie op 9 december al goed was voor 62 procent van alle nieuwe coronabesmettingen in de Britse hoofdstad. In Oost-Engeland werd op die datum in 59 procent van de gevallen het gemuteerde coronavirus vastgesteld.
Uit de cijfers blijkt hoe snel de gemuteerde versie van het virus om zich heen grijpt. Op 18 november maakte deze variant, die in september in Engeland opdook, nog slechts 28 procent van de geconstateerde gevallen in Londen uit.
Het vaccineren van de bevolking is volgens de Britse minister nu des te belangrijker. Het Verenigd Koninkrijk verwacht dat aan het einde van dit weekend ongeveer een half miljoen mensen zijn gevaccineerd.
Nieuwe variant verspreidt zich mogelijk sneller
De ontdekking van de nieuwe stam in Nederland is in de nacht van zaterdag op zondag bekendgemaakt. Op basis van een eerste analyse constateerde een speciale adviesgroep dat deze variant zich mogelijk sneller verspreidt dan eerdere varianten.
Virussen muteren voortdurend. Ze overleven door zich aan te passen aan een andere omgeving. De meeste mutaties van het coronavirus zijn ongevaarlijk.
De nieuwe stam, een variant van SARS-CoV-2 met de wetenschappelijke naam VUI-202012/01, is in september ontdekt. De mutatie is vooral aangetroffen in het zuidoosten van Engeland, maar is ook in Wales vastgesteld. Verder zijn drie gevallen in Denemarken en een in Australië bekend.
Geen duidelijke signalen dat nieuwe veriant gevaarlijker is
"De nieuwe variant is mogelijk 70 procent besmettelijker dan de originele variant van het virus", zei de Britse premier Boris Johnson zaterdag tijdens een persconferentie. Nader onderzoek moet meer duidelijkheid verschaffen.
Er zijn geen duidelijke signalen dat de nieuwe variant ook gevaarlijker is. De kans op een ziekenhuisopname of overlijden is te vergelijken met de kans daarop bij de oorspronkelijke variant van het virus. Ook wijst niets erop dat coronavaccins minder effectief werken tegen de nieuwe variant van het virus.
This should work.
filename = "name.txt"
word = input("Enter the word to search:")
with open(filename, "r") as f:
for i, line in enumerate(f):
new_word = " " + word.lower() + " " # lowercase word with leading and trailing spaces
new_line = " " + line.rstrip("\n").replace(".", "").lower() + " " # lowercase line with leading and trailing spaces, without dot
if new_word in new_line:
print("Line Number:", i, ":", line)
I've read lots of messages around here for this problem, but I couldn't solve it for my particular case. I save a html page in Firefox (the page is one of my Youtube playlist). But I get the error from beautifulsoup:
UnicodeDecodeError: 'charmap' codec can't decode byte 0x8f in position 1000858: character maps to
playlist = BeautifulSoup(html_file, 'lxml', from_encoding="utf-8")
I tried several encoding parameters with no success.
Html file can be downloaded here:
https://www.filehosting.org/file/details/879011/playlist.html
If anyone can help...
Well, after hours spent on browsing everywhere to find a solution, it was really simple actually: just ignoring the errors have produced the right output as you got!
Simply with:
with open('playlist.html', 'r', encoding='utf-8', errors='ignore') as f_in:
soup = BeautifulSoup(f_in.read(), 'html.parser')
Thank you for your help!
PS: I'm just wondering if the errors weren't caused by lots of graphical characters due to special fonts used (little drawings next to the titles)...
I downloaded your file from the filehosting, and from_encoding="utf-8" is not needed - it produces warning if it's there.
from bs4 import BeautifulSoup
with open('playlist.html', 'r') as f_in:
soup = BeautifulSoup(f_in.read(), 'html.parser')
for title in soup.select('#video-title'):
print(title.get_text(strip=True))
Prints:
Gordon Ramsay Cooks Carbonara in Under 10 Minutes | Ramsay in 10
Sans four, frais et doux en quelques minutes # 303
Comment faire des tomates séchées au soleil - Les Sourciers
Italian homemade sun dried tomatoes
Recette du clafoutis moelleux aux cerises - 750g
Recette des Carrés Framboise Pistache
Une QUICHE ensoleillée et végétarienne pour un repas facile à faire !
Millionaires Shortbread Recipe - Layers of WIN! | Cupcake Jemma
Rum Raisin Ice Cream Recipe Demonstration - Joyofbaking.com
🍋 ENTREMETS CITRON PRALINÉ 🍋
Recette de Tarte aux Fruits
Anna Bakes DECADENT Chocolate Whoopie Pies!
Ultimate Lemon Meringue Layer Cake | Cupcake Jemma
Blueberry Pie Recipe Demonstration - Joyofbaking.com
The Macaron is dead! Long live the Macaroon! | Cupcake Jemma
Anna Makes AMAZING Raspberry Jelly Donuts!
Des SANDWICHS originaux et surtout à dévorer avec les doigts !
Astuce de boulanger comment préparer une baguette tradition maison Gontran cherrier
Recette des Tartelettes Citron Chocolat Blanc Estragon de Frédéric Bau
Cream Cheese Cookies
🌰 GANACHE AU PRALINÉ 🌰
Anna Bakes INCREDIBLE Fudge Brownies LIVE!
Triple Chocolate Brownies Recipe Demonstration - Joyofbaking.com
Make your own Piping Bag! Quick & Easy DIY Piping Bag Tip | Cupcake Jemma
Professional Baker's Best Checkerboard Cookie Recipe!
Anna Bakes an AMAZING Mango Mousse Tart!
Un LAYER CAKE AUX FRAISES expliqués pas à pas pour une parfaite réussite !
🔥 CHOUQUETTES FACILE ET INRATABLES 🔥
Recette des Petites Tropéziennes Fraise Vanille
Anna Bakes CLASSIC Florentine Cookies!
Classic Carrot Cake Recipe | Cupcake Jemma
Anna Teaches You How To Make PIE DOUGH LIVE | Oh Yum 101
🌰 TARTE PRALINOISE (CHOCOLAT PRALINÉ) FACILE 🌰
🐿 SALAMBO MAISON (ou GLAND) 🐿
Tuto Recette : La Tarte Alsacienne aux Cerises ! 🍒
Recette de Brookies
Anna Bakes OUTSTANDING Pfeffernusse Cookies!
Une recette accessible aux enfants avec seulement 1 courgette, 2 tomates et 3 œufs| Savoureux.tv
Biscuits Recipe Demonstration - Joyofbaking.com
🍓 TARTE AUX FRAISES TRADITIONNELLE et FACILE 🍓
Anna Bakes AMAZING Crispy Lavash Bread!
Tuto Recette Facile : la Focaccia
👱♀ CHEESECAKE PISTACHE FRAMBOISE SPÉCIAL FÊTE DES MÈRES 👱♀
Recette de Cake Salé aux Pruneaux, Lardons et Fromage
Anna Bakes OUTSTANDING Blood Orange Syrup Cake!
Professional Baker's Best Rhubarb Crumble Tart Recipe!
Double Rainbow Cupcakes! | Bake with Sally | Cupcake Jemma
🌞 LES MONTECAOS ! 2 RECETTES FACILES ET RAPIDES 🌞
Petit déjeuner pour les paresseux - je mets tout dans une casserole et sur la cuisinière
Raspberry White Chocolate New York Cookie Bake Along! | with Jemma, Sally & Dane
Recette de Choux Pralinés façon Paris-Brest
🍓 GÂTEAU ROULÉ AUX FRAISES 🍓
Tuto Recette Facile : le Cake Chocolat et Gianduja
Réalisez ces délicieux carrés au chocolat, crémeux et moelleux. Ils sont SUPER!| Savoureux.tv
Recette des Rochers Noix de Coco Framboise Chocolat Blanc
🥖 PAIN MAGIQUE SANS PÉTRISSAGE, FACILE ET RAPIDE (et ultra bon) ! 🥖
Recette Spéciale CAP : la Charlotte Poire Chocolat !
🌰 BISCUITS SABLÉS AU NUTELLA 🌰
Tuto Recette : le Banoffee, c'est facile !
Recette des Pains ou Buns Farcis au Poulet, Légumes et Épices
Butter Fingers - Les Petits Croissants aux Amandes et aux Pignons de Pin
RECETTE PETITS CROISSANTS AMANDE PIGNONS FLEUR D'ORANGER
Le Succès Praliné : la recette facile expliquée de A à Z !
Recette des Sablés au Sarrasin, Graines et Perles au Chocolat de Frédéric Bau
Professional Baker's Best Pretzel Recipe!
Recette du Gâteau Napolitain maison
Recette du Paris-Brest
Recette de gâteau au chocolat simple et délicieuse. Mélangez le tout et goûtez le!| Savoureux.tv
Recette du Milkshake à la fraise - 750g
Très simple et fait en seulement 2 minutes.| Savoureux.tv
Recette de la Tarte Tropézienne
💕 PASTEIS DE NATA (FLANS PORTUGAIS) à LISBONNE ! 💕
Recette de Cupcakes à la Vanille Cœur Praliné
Super Easy, Ridiculously Tasty Lamingtons Recipe! | Bake at Home | Cupcake Jemma
Recette de Verrines Fraise Citron
Biscuits salés faits maison - ils sont parfaits pour le panier-repas !| Savoureux.tv
🍓 CHARLOTTE AUX FRAISES FACILE (tuerie !) 🍓
Coffee cake ou Gâteau pour le café - 750g
Crème Caramel
Ceci est une nouvelle recette. Un gâteau d'exception!| Savoureux.tv
BEIGNETS au FOUR sans friture : + légers et moelleux 😜
Cake aux pommes facile et rapide - 750g
Recette de Gâteau aux pommes et au yaourt - 750g
Italian Grandma Makes Gnocchi
Tuto Recette : les Pizzas Faciles !
🥐 RECETTE DES CROISSANTS MAISON 🥐
Muffins au fromage - ils sont si savoureux et moelleux qu’ils fondent dans la bouche! | Savoureux.TV
Professional Baker's Best Double Chocolate Trifle Recipe!
Professional Baker's Best Chocolate Torte Recipe!
How to Make Perfect Caramel Popcorn | Cupcake Jemma
Double Choc Chip NYC Cookies | Super Gooey Chocolate New York Cookie Recipe | Cupcake Jemma
Red Velvet New York Cookie Recipe! | Cupcake Jemma
Recette des Petites Baguettes de Pain Maison
Recette du sunday et ses 4 accompagnements GOURMANDS - 750g
🐯 TIGRÉS AU NUTELLA, RECETTE FACILE ET RAPIDE 🐯
BAKE AT HOME | Jamaican Ginger Loaf Cake | Cupcake Jemma
4 recettes étonnantes et gourmandes avec des fraises - 750g
⚓ FAR BRETON NATURE - FACILE ET RAPIDE ⚓
Recette Spéciale CAP : la Pâte Feuilletée, le Millefeuille et les Chaussons a
Homemade Mac & Cheese with Cauliflower | Keep Cooking & Carry On | Jamie Oliver #withme
In a previous post i learned about the process to follow for classifying text with scikit-learn. In order to organize my data in a better way i discover .arff files let's say i have the following .arff file:
#relation lang_identification
#attribute opinion string
#attribute lang_identification {bos, pt, es, slov}
#data
"Pošto je EULEX obećao da će obaviti istragu o prošlosedmičnom izbijanju nasilja na sjeveru Kosova, taj incident predstavlja još jedan ispit kapaciteta misije da doprinese jačanju vladavine prava.",bos
"De todas as provações que teve de suplantar ao longo da vida, qual foi a mais difícil? O início. Qualquer começo apresenta dificuldades que parecem intransponíveis. Mas tive sempre a minha mãe do meu lado. Foi ela quem me ajudou a encontrar forças para enfrentar as situações mais decepcionantes, negativas, as que me punham mesmo furiosa.",pt
"Al parecer, Andrea Guasch pone que una relación a distancia es muy difícil de llevar como excusa. Algo con lo que, por lo visto, Alex Lequio no está nada de acuerdo. ¿O es que más bien ya ha conseguido la fama que andaba buscando?",es
"Vo väčšine golfových rezortov ide o veľký komplex niekoľkých ihrísk blízko pri sebe spojených s hotelmi a ďalšími možnosťami trávenia voľného času – nie vždy sú manželky či deti nadšenými golfistami, a tak potrebujú iný druh vyžitia. Zaujímavé kombinácie ponúkajú aj rakúske, švajčiarske či talianske Alpy, kde sa dá v zime lyžovať a v lete hrať golf pod vysokými alpskými končiarmi.",slov
I would like to experiment with scikit-learn and classify with a supervised aproach a complete new test string let's say:
test = "Por ello, ha insistido en que Europa tiene que darle un toque de atención porque Portugal esta incumpliendo la directiva del establecimiento del peaje"
Scipy provide an arff loader, let's load an arff file with this:
from scipy.io.arff import loadarff
dataset = loadarff(open('/Users/user/Desktop/toy.arff','r'))
print dataset
This should return something like this: (array([]), how can use numpy record arrays to classify with scikit-learn?.