Python与自然语言处理（一）搭建环境
参考书籍《Python自然语言处理》，书籍中的版本是Python2和NLTK2，我使用的版本是Python3和NLTK3
实验环境Windows8.1，已有Python3.4，并安装了NumPy, Matplotlib，参考：http://blog.csdn.net/monkey131499/article/details/50734183
安装NLTK3，Natural Language Toolkit，自然语言工具包，地址：http://www.nltk.org/
安装命令：pip install nltk
安装完成后测试：import nltk
没有报错即表明安装成功。
NLTK包含大量的软件、数据和文档，可以进行文本分析和语言结构分析等。数据资源可以自行下载使用。地址：http://www.nltk.org/data.html，数据列表：http://www.nltk.org/nltk_data/
下载NLTK-Data，在Python中输入命令：
>>>import nltk
>>>nltk.download()
弹出新的窗口，用于选择下载的资源
点击File可以更改下载安装的路径。all表示全部数据集合，all-corpora表示只有语料库和没有语法或训练的模型，book表示只有书籍中例子或练习的数据。需要注意一点，就是数据的保存路径，要么在C盘中，要么在Python的根目录下，否则后面程序调用数据的时候会因为找不到而报错。
【注意：软件安装需求：Python、NLTK、NLTK-Data必须安装，NumPy和Matplotlin推荐安装，NetworkX和Prover9可选安装】
简单测试NLTK分词功能：
但是在词性标注上就出现问题了，百度也没有明确的解决办法，若有大神知道是什么原因请不吝赐教！
词性标注功能就先暂且放一放。
下面看一下NLTK数据的几种方法：
1.加载数据
from nltk.book import *
2.搜索文本
print(text1.concordance('monstrous'))
3.相似文本
print(text1.similar('monstrous'))
4.共用词汇的上下文
print(text2.common_contexts(['monstrous','very']))
5.词汇分布图
text4.dispersion_plot(['citizens','democracy','freedom','duties','America'])
6.词汇统计
#encoding=utf-8
import nltk
from nltk.book import *
print('~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~')
print('文档text3的长度：',len(text3))
print('文档text3词汇和标识符排序：',sorted(set(text3)))
print('文档text3词汇和标识符总数：',len(set(text3)))
print('单个词汇平均使用次数：',len(text3)*1.0/len(set(text3)))
print('单词 Abram在text3中使用次数：',text3.count('Abram'))
print('单词Abram在text3中使用百分率：',text3.count('Abram')*100/len(text3))
暂时先练习到这里，基本上对NLTK-Data有了一定的了解，以及学会了其基本使用方法。