NLTK-chapter1-Language Processing and Python

书籍地址：http://www.nltk.org/book/

1. Computing with Language: Texts and Words

1.1 入门准备

Anaconda版本的python自带nltk，但是没有样例数据，需要下载：

import nltk
nltk.download()

但是由于网络问题，会遇到下载失败或速度慢的问题。解决方法是下载离线包。然后需要进行以下步骤：

1. 找到nltk包的data可以解析的路径：

print(nltk.data.path)

2. 将离线包中packages目录重命名为nltk_data，并放入一个可解析的路径中，将子目录下的压缩包解压
3. 或者通过下面的命令添加自己的路径，但是每次使用nltk时都需要运行下面的命令

nltk.data.path.append('nltk_data的存放路径')

4. 检测是否成功

from nltk.book import *

1.2 搜索文本

#查找单词
text1.concordance('monstrous')

#查找和目标单词有着相似上下文的单词
text1.similar('monstrous')

#查找多个单词的共同的上下文
text2.common_contexts(['monstrous', 'very'])

#多个单词位置信息离散图
text4.dispersion_plot(['citizens', 'democracy'])

1.3 词汇计数

print(len(text1))
#统计不重复字符并进行排序
a = sorted(set(text1))

#单词计数
print(text1.count('monstrous'))

3. Computing with Language: Simple Statistics

3.1 频率分布

fdist1 = FreqDist(text1)   #计算单词出现次数

print(fdist1.most_common(50))#出现次数最高的前50个单词及其出现次数
print(fdist1['whale'])#单词出现次数
print(fdist1.N())#样本长度
print(fdist1.freq('whale'))#单词出现频率
fdist1.plot(50, cumulative=True)#频率排名前50的词的累积频率图
print(fdist1.hapaxes()) #只出现一次的低频词
print(text4.collocation_list())#双连词
print(fdist1.max())#出现次数最多的单词

来源：CSDN

作者：Big-Dad

链接：https://blog.csdn.net/qq_40759271/article/details/103612241