NLP学习（一）

1.NLTK模块

2.常用操作

• 词密度-重复率

def lexical_diversity(text): #词密度-重复率
    return len(text) / len(set(text))

• 搜索单词

text1.concordance("monstrous")

• 搜索相似度

text1.similar("monstrous")

• 搜索共同上下文

text2.common_contexts(["monstrous", "very"])

• 查看词汇分布图

text4.dispersion_plot(["citizens", "democracy", "freedom", "duties", "America"])

3.统计方法

• 创建样本频率分布

fdist1 = FreqDist(text1) #以词汇本身作为索引值

• 输出索引值，即单词，并选择频率最高的50个

vocabulary1 = list(fdist1.keys())
print(vocabulary1[:50]) #50个最常出现的词

• 输出只出现过一次的索引值词汇

print(fdist1.hapaxes()) #获取只出现过一次的词汇

• 获取长词，高于15个长度，并进行排序

V = set(text4)
long_words = [w for w in V if len(w) > 15] #获取长词
sorted(long_words)
print(long_words)

• 获取长度大于7并且频率也大于7的词汇

fdist5 = FreqDist(text5)
sorted([w for w in set(text5) if len(w) > 7 and fdist5[w] > 7])#长度超过7并且出现的频率超过7

• 词语搭配，输出连词搭配

from nltk.util import bigrams #双连词
print(list(bigrams(['more', 'is', 'said', 'than', 'done'])))


print(text4.collocations()) #输出双连词搭配

4.其他统计方法

-以词频长度作为索引建立频率分布-输出索引值（即词语长度的分类） + 输出分布后经过频数统计的数值

fdist = FreqDist([len(w) for w in text1]) #词语长度的词频
print(fdist)
print(fdist.keys()) #查看索引值-即词语长度

print(fdist.items()) #输出统计后的数据

• 其他统计结果方法
  -