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记录下书中的例子

1.1文本和词汇

首先得下载

import nltk
nltk.download()

下载器的Collections选项卡下，选择book然后下载

如果下载缓慢或者报错，建议找百度云的包效果是一样的

进入IDLE，输入from nltk.book import *,出现以下结果代表安装完成

 from nltk.book import *
*** Introductory Examples for the NLTK Book ***
Loading text1, ..., text9 and sent1, ..., sent9
Type the name of the text or sentence to view it.
Type: ‘texts()‘ or ‘sents()‘ to list the materials.
text1: Moby Dick by Herman Melville 1851
text2: Sense and Sensibility by Jane Austen 1811
text3: The Book of Genesis
text4: Inaugural Address Corpus
text5: Chat Corpus
text6: Monty Python and the Holy Grail
text7: Wall Street Journal
text8: Personals Corpus
text9: The Man Who Was Thursday by G . K . Chesterton 1908

搜索文本

键入text.concordance("关键字")

结果还是挺明显的

 相似的词（出现相似的上下文）

 common_contexts（研究共用两个或两个以上的上下文）

 频率分布

 产生随机文本

 当然也可以texte2.generate（），text3.generate（），每一篇文章的风格不同，书上说每次运行后，输出文本都会不同，实际上我的每次都相同

计数词汇（文本中出现的单词和标点符号）

 这个是未去重的

获取词汇表

 输出结果会按照英文字母顺序排序的所有唯一标识符（单词和标点）

sorted()是排序，单独set()也会得到，但未排序，然和使用len获取唯一项目类型(单词和标点符号)个数

 单词平均使用

 表示该篇文章每个单词平均使用16次

计算特定词占百分比

 text4.count(‘‘)表统计该单词在文中出现的次数

然后讲了一些列表(书中翻译为链表，老是会联想到数据结构中的链表)的运算，就真是来水页数的

1.3计算语言：简单的统计

频率分布

 FreqDist将统计各个标识符出现的次数，keys提供所有不同类型的列表（python3中需要按list（fdist.keys())这样写，不然会报错

这里vocabulary[：20]代表取出词频最高的20个词（含标点）

作图：

若不加上cumulative = True，即不考虑累加，则会显示出每个词的次数

 只出现一次的词

 可以看到有9002个词，在文中只出现一次

细粒度的选择词

 这样就可以选择出在text1中的并且该词长度大于15的所有词

以下是在text5中所有长度超过7并且出现次数也超过7次的词

词语搭配和双连词

搭配是不经常在一起出现的词序列。因此 red wine 是，the wine 不是。

计算其他东西

 这样会输出每个标识符的长度

 这样得到了该文章中所有词的不同长度（也就是说他们由1，4，2...个字母组成，最长20，没有21的）

再键入，得到统计

也可以这样获取出现len最长的，和出现多少次

同样这里也可以绘图来直观的展示

《python自然语言处理》(1)

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原文地址：https://www.cnblogs.com/Truedragon/p/12817308.html