AttributeError: 'list' 对象没有属性 'lower' gensim答案

【问题标题】：AttributeError: 'list' object has no attribute 'lower' gensimAttributeError: 'list' 对象没有属性 'lower' gensim
【发布时间】：2017-01-24 13:21:52
【问题描述】：

我在一个文本文件中有一个包含 10k 个单词的列表，如下所示：

G15 KDN C30A 行动标准气刷空气稀释

我正在尝试使用此代码将它们转换为小写标记，以便使用 GenSim 进行后续处理：

data = [line.strip() for line in open("C:\corpus\TermList.txt", 'r')]
texts = [[word for word in data.lower().split()] for word in data]

我收到以下回调：

AttributeErrorTraceback (most recent call last)
<ipython-input-84-33bbe380449e> in <module>()
      1 data = [line.strip() for line in open("C:\corpus\TermList.txt", 'r')]
----> 2 texts = [[word for word in data.lower().split()] for word in data]
      3 
AttributeError: 'list' object has no attribute 'lower'

任何关于我做错了什么以及如何纠正它的建议将不胜感激！！！谢谢！！

【问题讨论】：

标签： python string split gensim

【解决方案1】：

尝试：

data = [line.strip() for line in open("C:\corpus\TermList.txt", 'r')]
texts = [[word.lower() for word in text.split()] for text in data]

您试图将 .lower() 应用于数据，这是一个列表。
.lower() 只能应用于字符串。

【讨论】：

谢谢！！！它工作得很好。现在我明白我做错了什么。我是 python 新手。

【解决方案2】：

你需要

texts = [[word.lower() for word in line.split()] for line in data]

data ([... for line in data]) 中每个 line 的代码生成一个小写单词列表 ([word.lower() for word in line.split()])。每个 str line 将包含一个以空格分隔的单词序列。line.split() 将把这个序列变成列表。而word.lower() 会将每个单词转换为小写。

【讨论】：

【解决方案3】：

您做错的是，为列表（在您的情况下为数据）调用字符串方法（lower()）

data = [line.strip() for line in open('corpus.txt', 'r')]

获取行作为列表条目后应该做什么

texts = [[words for words in sentences.lower().split()] for sentences in data]
#^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^*********^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^*********^^^^
#you should call lower on iter. value - in our case it is "sentences"

这将为您提供列表列表。每个列表都包含小写单词形式的行。

$ tail -n 10 corpus.txt 
G15 KDN C30A Action Standard Air Brush Air Dilution
G15 KDN C30A Action Standard Air Brush Air Dilution
G15 KDN C30A Action Standard Air Brush Air Dilution
G15 KDN C30A Action Standard Air Brush Air Dilution
G15 KDN C30A Action Standard Air Brush Air Dilution
G15 KDN C30A Action Standard Air Brush Air Dilution
G15 KDN C30A Action Standard Air Brush Air Dilution
G15 KDN C30A Action Standard Air Brush Air Dilution
G15 KDN C30A Action Standard Air Brush Air Dilution
G15 KDN C30A Action Standard Air Brush Air Dilution


$ python
Python 2.7.12 (default, Nov 19 2016, 06:48:10) 
[GCC 5.4.0 20160609] on linux2
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> data = [line.strip() for line in open('corpus.txt', 'r')]
>>> texts = [[words for words in sentences.lower().split()] for sentences in data]
>>> texts[:5]
[['g15', 'kdn', 'c30a', 'action', 'standard', 'air', 'brush', 'air', 'dilution'], ['g15', 'kdn', 'c30a', 'action', 'standard', 'air', 'brush', 'air', 'dilution'], ['g15', 'kdn', 'c30a', 'action', 'standard', 'air', 'brush', 'air', 'dilution'], ['g15', 'kdn', 'c30a', 'action', 'standard', 'air', 'brush', 'air', 'dilution'], ['g15', 'kdn', 'c30a', 'action', 'standard', 'air', 'brush', 'air', 'dilution']]
>>>

确保您可以展平或保持原样。

>>> flattened = reduce(lambda x,y: x+y, texts)
>>> flattened[:30]
['g15', 'kdn', 'c30a', 'action', 'standard', 'air', 'brush', 'air', 'dilution', 'g15', 'kdn', 'c30a', 'action', 'standard', 'air', 'brush', 'air', 'dilution', 'g15', 'kdn', 'c30a', 'action', 'standard', 'air', 'brush', 'air', 'dilution', 'g15', 'kdn', 'c30a']
>>>

【讨论】：

【解决方案4】：

我们可以简单地将列表转换成小的后者。

>>> words = ["PYTHON", "PROGRAMMING"]
>>> type((words))
>>> for i in words:
          print(i.lower())

输出：

python 编程

【讨论】：