TypeError：lemmatize（）缺少1个必需的位置参数：'word

Question

我在csv文件中的每一行都有一个数组，如下所示：

[['thxx'], ['too', 'late', 'now', 'dumbass'], ['you', '‘', 're', 'so', 'dumb', '?', '?'], ['thxxx'], ['i', '‘', 'd', 'be', 'fucked']]

[当我尝试将其传递给这样的词机时：

from nltk.stem import WordNetLemmatizer
lemmatized_words = [WordNetLemmatizer.lemmatize(word) for word in tokened_text]
print(lemmatized_words)

我收到以下错误：

TypeError: lemmatize() missing 1 required positional argument: 'word'

为什么？

作为附带问题：在传递给Vectorization之前，我需要这样做吗？我正在构建一个机器学习模型，并看到sci kit中的CountVectorizer函数学习了，但是也没有事先找到任何信息进行了词素化等。

Answer 1

WordNetLemmatizer是一个类，您需要首先实例化它

tokened_text是嵌套列表，因此您需要嵌套列表理解来保留结构。另外lemmatize还需要一个字符串。

您可以通过以下方式进行此操作：

from nltk.stem import WordNetLemmatizer

wnl = WordNetLemmatizer()

lemmatized_words = [[wnl.lemmatize(word) for word in l] for l in tokened_text]