《Python自然语言处理（第二版）-Steven Bird等》学习笔记：第03章 加工原料文本

import nltk
from nltk import word_tokenize

3.1 从网络和硬盘访问文本

电子书

http://www.gutenberg.org/catalog 上浏览25,000 本免费在线书籍的目录，获得ASCII 码文本文件的URL。包括中文。

from urllib import request

url ="http://www.gutenberg.org/files/25196/25196-0.txt" #编号2554 的文本是《百家姓》

response = request.urlopen(url)

raw = response.read().decode('utf8')

type(raw)

str

len(raw)

20497

raw[600:800]

'百家姓\r\n\r\n趙錢孫李 周吳鄭王 馮陳褚衛 蔣沈韓楊\r\n朱秦尤許 何呂施張 孔曹嚴華 金魏陶薑\r\n戚謝鄒喻 柏水竇章 雲蘇潘葛 奚範彭郎\r\n魯韋昌馬 苗鳳花方 俞任袁柳 酆鮑史唐\r\n費廉岑薛 雷賀倪湯 滕殷羅畢 郝鄔安常\r\n\r\n樂於時傅 皮卞齊康 伍餘元蔔 顧孟平黃\r\n和穆蕭尹 姚邵堪汪 祁毛禹狄 米貝明臧\r\n計伏成戴 談宋茅龐 熊紀舒屈 項祝董梁\r\n杜阮藍閔 席季麻強 賈路婁危 江童顏郭\r\n梅盛'

对于语言处理，我们要将字符串分解为词和标点符号，这一步被称为分词，它产生我们所熟悉的结构，一个词汇和标点符号的链表。

tokens = nltk.word_tokenize(raw)

type(tokens)

list

len(tokens)

3542

tokens[:5]

['\ufeffThe', 'Project', 'Gutenberg', 'EBook', 'of']

text = nltk.Text(tokens) #创建一个NLTK 文本

type(text)

nltk.text.Text

text[:5]

['\ufeffThe', 'Project', 'Gutenberg', 'EBook', 'of']

text.collocations()

Project Gutenberg-tm; Project Gutenberg; Literary Archive; Archive
Foundation; United States; Gutenberg Literary; electronic works;
Gutenberg-tm electronic; set forth; public domain; electronic work;
Gutenberg-tm License; Bai Jia; Jia Xing; copyright holder; PROJECT
GUTENBERG; BAI JIA; EBOOK BAI; JIA XING; Plain Vanilla

方法find()和rfind()（反向的find）帮助我们得到字符串切片需要用到的正确的索引值

raw.find("朱")

628

raw.rfind("周")

612

raw[612:629]

'周吳鄭王 馮陳褚衛 蔣沈韓楊\r\n朱'

处理的HTML

url = "https://www.baidu.com"

html = request.urlopen(url).read().decode('utf8')

html[:60]

'\r\n\r\n\t
                    
                    

                

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