用python进行自然语言处理--第一章：语言处理与python（nltk的基本操作函数理解）

 

 

 

 

 

加载所需要用的文本：

 

若想找到所需文本，则直接输入文本的名字：

 

函数concordance()显示一个指定单词的的每一次出现，联通一些上下文一起显示：

 

similar()函数：首先找到与给定词具有相同上下文的所有词，然后根据这些词的出现次数，按出现次数从高到低依次输出：

 

common_plot()函数:允许我们研究两个或两个以上的词共同的上下文

 

 

dispersion_plot():以离散图表示出指定词在文本中出现的位置和次数：

 

 获取文本长度：

 

set()函数：获取指定文本的词汇表，即将所有文本词汇进行去重处理

sorted()函数：对词汇表进行排序，以各种标点符号开始，大写字母开头的单词排在小写字母的前面

 

 文本词汇的丰富度计算（即每个词汇平均被使用的次数）：

 

计算一个词在文本中出现的次数：

 

使用关键字def开定义函数：

 

链表（list，也叫列表）：

 

对链表的基本操作：连接、追加

 

索引列表：

找出文本text4中索引173的元素：

找出一个词第一次出现的索引：

切片：

 

为Python变量选择名称时请注意：首先应以字母开始，后面跟数字或字母，不能包含空格，但可以用下划线把单词分开。

 

字符串：

 

函数FreqDist():

 

聊天语料库中所有长度超过7个字符并且出现次数超过7次的词：

 

获取二元组中最频繁搭配的组合：

 

不同词长单词的个数：

 

nltk频率分布类中定义的函数：

 

一些词的比较运算符：

 

 决策与控制实例：