【Python自然语言处理】第一章学习笔记——搜索文本、计数统计和字符串链表

这本书主要是基于Python和一个自然语言工具包（Natural Language Toolkit, NLTK)的开源库进行讲解

NLTK

  • 介绍：NLTK是一个构建Python程序以处理人类语言数据的平台，它为50多个语料库和词汇资源（如WordNet）提供了易于使用的接口，以及一套用于分类、标记、解析和语义推理等的文本处理库。
  • 配置：在安装Python和Anaconda之后直接
import nltk

　　本文是使用jupyter notebook进行编译。

函数：

  1. 搜索文本

    1. 搜索单个词出现的地方：A_text.concordance("A_word")
    2. 搜索跟一个词出现在相似上下文的所有词：A_text.similar("A_word")
    3. 搜索两个词出现的相同上下文，也就是分别先找到这两个词的上下文，然后取交集：A_text.common_contexts{["word1", "word2"]}
    4. 用离散图表示一个词在文本中出现的位置，横坐标为从文本开头算起的词数目，也就是一个词在文本中出现的位置，每一行为一个文本，纵坐标为要搜索的单词（可以是多个，用逗号隔开）：A_text.dispersion_plot(["w1", "w2", "w3"]

  2. 生成文本：根据一篇文本生成相似风格的新文本。A_text.generate() 这个功能已经被注释掉，不能使用，就先当不存在吧。。。

  3. 计数统计

    1. 统计文本长度即单词和标点数目：len(A_text)
    2. 统计文本中有多少个不同的单词和标点：先将文本转化为集合得到一个词汇表，由于集合中的元素都不是不重复的，所以可以通过统计集合大小来获取：len(set(A_text)
    3. 可以用sorted函数来有序输出词汇表中的词汇：sorted(set(A_text)
    4. 统计每个单词平均被使用的次数，即文本词汇丰富度：len(A_text)/len(set(A_text)
    5. 统计一个单词在一个文本中的出现次数：A_text.count("A_word")

文本：

  1. 将文本表示为词链表：sent1=['Call', 'me', 'Ishmael', '.']

    1. 链表的加法为头尾连接两个链表：sent1+sent2； 乘法是复制自己并拼接在一起：sent1*2
    2. 在链表中追加一个元素：sent1.append(""A_word")
    3.  链表的连接：'X'.join(['Monty', 'Python'])， X是任意连接符
    4. 链表的分隔：sent1.split(‘X’)

  2. 链表索引，即下标，从0开始

    1. 通过下标定位到某个词：text4[173]
    2. 找出一个词第一次出现时的索引，即下标：text4.index('awaken')
      3. 切片，即从大文本中抽取一个片段，得到一个子链表：text5[16715:16735]。注：
      • 不取第16735个数。
      • 第一个数字省略时表示从头开始取起，第二个省略则表示一直取到末尾
      • 两个值可以都是负数，因为链表是个循环链表，但是起点正值的时候不能超过链表长度，终点可以。
    3. 可以用新内容替换一个片段，新内容长度可小于、等于、大于片段长度

简单文本统计：

  1. 获取文本中每个词的频次，以键值对的形式存储：FreqDist(A_text)

    1. 获取FreqDist中的key值，以list存储：list(FreqDist(A_text).keys())
    2. 获取FreqDist中的键值对，以dict_items字典存储：FreqDist(A_text).items()
    3. 获取FreqDist中频次为1的key的列表，以list存储：FreqDist(A_text).hapaxes()
    4. 取某个key的频次：FreqDist(A_text)[A_key]。如果是字符，要加引号
    5. 取频次最大的key值：FreqDist(A_text).max()
    6. 取某个key值的频率：FreqDist(A_text).freq(A_key)
    7. 取样本总数：FreqDist(A_text).N()
    8. 绘制频次分布表：FreqDist(A_text).tabulate()
    9. 绘制频次分布图：FreqDist(A_text).plot()
    10. 绘制累积频率分布图：FreqDist(A_text).plot(cumulative=True)
    11. 测试样本在fdist1中出现的概率是否小于fdist2

  2. 寻找长词且高频词

    1. 　

  3. 寻找常见词语搭配和双连词：

    1. 枚举所有双连词：list(bigrams(A_text))
    2. 寻找最常见的双连词：A_text.collocations()
  4.  比较两字符
    1. s.startswith(t)
    2. s.endswith(t)
    3. t in s
    4. s.islower()：测试s中所有字符是否都是小写字母
    5. s.issupper()：大写
    6. s.isalpha()：测试s中所有字符是否都是字母
    7. s.isalnum()：是否都是字母或数字
    8. s.isdigit()：是否都是数字
    9. s.istitile()：s中所有词是否都首字母大写
posted @ 2018-07-22 20:35  A_Present  阅读(629)  评论(0)  编辑  收藏  举报