NLTK를 사용하여 각 줄이 문서로 간주되는 텍스트 파일에서 kmeans 클러스터링을 수행하고 있습니다. 예를 들어 내 텍스트 파일은 다음과 같습니다.
belong finger death punch <br>
hasty <br>
mike hasty walls jericho <br>
jägermeister rules <br>
rules bands follow performing jägermeister stage <br>
approach
이제 실행하려는 데모 코드는 다음과 같습니다.
import sys
import numpy
from nltk.cluster import KMeansClusterer, GAAClusterer, euclidean_distance
import nltk.corpus
from nltk import decorators
import nltk.stem
stemmer_func = nltk.stem.EnglishStemmer().stem
stopwords = set(nltk.corpus.stopwords.words('english'))
@decorators.memoize
def normalize_word(word):
return stemmer_func(word.lower())
def get_words(titles):
words = set()
for title in job_titles:
for word in title.split():
words.add(normalize_word(word))
return list(words)
@decorators.memoize
def vectorspaced(title):
title_components = [normalize_word(word) for word in title.split()]
return numpy.array([
word in title_components and not word in stopwords
for word in words], numpy.short)
if __name__ == '__main__':
filename = 'example.txt'
if len(sys.argv) == 2:
filename = sys.argv[1]
with open(filename) as title_file:
job_titles = [line.strip() for line in title_file.readlines()]
words = get_words(job_titles)
# cluster = KMeansClusterer(5, euclidean_distance)
cluster = GAAClusterer(5)
cluster.cluster([vectorspaced(title) for title in job_titles if title])
# NOTE: This is inefficient, cluster.classify should really just be
# called when you are classifying previously unseen examples!
classified_examples = [
cluster.classify(vectorspaced(title)) for title in job_titles
]
for cluster_id, title in sorted(zip(classified_examples, job_titles)):
print cluster_id, title
내가받는 오류는 다음과 같습니다.
Traceback (most recent call last):
File "cluster_example.py", line 40, in
words = get_words(job_titles)
File "cluster_example.py", line 20, in get_words
words.add(normalize_word(word))
File "", line 1, in
File "/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/nltk/decorators.py", line 183, in memoize
result = func(*args)
File "cluster_example.py", line 14, in normalize_word
return stemmer_func(word.lower())
File "/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/nltk/stem/snowball.py", line 694, in stem
word = (word.replace(u"\u2019", u"\x27")
UnicodeDecodeError: 'ascii' codec can't decode byte 0xe2 in position 13: ordinal not in range(128)
여기서 무슨 일이 일어나고 있습니까?
답변
파일이 str
s 로 읽혀지고 있지만 unicode
s 여야합니다 . 파이썬은 암시 적으로 변환하려고하지만 실패합니다. 변화:
job_titles = [line.strip() for line in title_file.readlines()]
str
s 를 명시 적으로 디코딩하려면 unicode
(여기서는 UTF-8이라고 가정) :
job_titles = [line.decode('utf-8').strip() for line in title_file.readlines()]
또한 수입에 의해 해결 될 수 모듈 및 사용하여 내장보다는 .codecs
codecs.open
open
답변
이것은 나를 위해 잘 작동합니다.
f = open(file_path, 'r+', encoding="utf-8")
인코딩 유형이 ‘utf-8’이되도록 세 번째 매개 변수 인코딩 을 추가 할 수 있습니다.
참고 :이 방법은 Python3에서 제대로 작동하지만 Python2.7에서는 시도하지 않았습니다.
답변
나를 위해 터미널 인코딩에 문제가있었습니다. .bashrc에 UTF-8을 추가하면 문제가 해결되었습니다.
export LC_CTYPE=en_US.UTF-8
나중에 .bashrc를 다시로드하는 것을 잊지 마십시오.
source ~/.bashrc
답변
이것을 시도 할 수도 있습니다 :
import sys
reload(sys)
sys.setdefaultencoding('utf8')
답변
Python3.6을 사용하여 Ubuntu 18.04 에서 두 가지를 모두 수행하는 문제를 해결했습니다.
with open(filename, encoding="utf-8") as lines:
도구를 명령 행으로 실행중인 경우 :
export LC_ALL=C.UTF-8
Python2.7에 있다면 이것을 다르게 처리해야합니다. 먼저 기본 인코딩을 설정해야합니다.
import sys
reload(sys)
sys.setdefaultencoding('utf-8')
그런 다음 io.open
인코딩을 설정하는 데 사용해야하는 파일을로드하려면 다음을 수행하십시오 .
import io
with io.open(filename, 'r', encoding='utf-8') as lines:
여전히 환경을 내 보내야합니다
export LC_ALL=C.UTF-8
답변
Docker 컨테이너에 Python 패키지를 설치하려고 할 때이 오류가 발생했습니다. 나에게 문제는 도커 이미지가 locale
구성 되지 않았다는 것 입니다. Dockerfile에 다음 코드를 추가하면 문제가 해결되었습니다.
# Avoid ascii errors when reading files in Python
RUN apt-get install -y \
locales && \
locale-gen en_US.UTF-8
ENV LANG='en_US.UTF-8' LANGUAGE='en_US:en' LC_ALL='en_US.UTF-8'
답변
다음 명령을 사용하여 모든 유니 코드 오류와 관련된 모든 항목을 찾으려면 다음 명령을 사용하십시오.
grep -r -P '[^\x00-\x7f]' /etc/apache2 /etc/letsencrypt /etc/nginx
내에서 발견
/etc/letsencrypt/options-ssl-nginx.conf: # The following CSP directives don't use default-src as
를 사용 shed
하여 문제의 순서를 찾았습니다. 편집자 실수로 밝혀졌습니다.
00008099: C2 194 302 11000010
00008100: A0 160 240 10100000
00008101: d 64 100 144 01100100
00008102: e 65 101 145 01100101
00008103: f 66 102 146 01100110
00008104: a 61 097 141 01100001
00008105: u 75 117 165 01110101
00008106: l 6C 108 154 01101100
00008107: t 74 116 164 01110100
00008108: - 2D 045 055 00101101
00008109: s 73 115 163 01110011
00008110: r 72 114 162 01110010
00008111: c 63 099 143 01100011
00008112: C2 194 302 11000010
00008113: A0 160 240 10100000