NLTK学习笔记

学习参考书: http://nltk.googlecode.com/svn/trunk/doc/book/


1. 使用代理下载数据

nltk.set_proxy("**.com:80")

nltk.download()


2. 使用sents(fileid)函数时候出现:Resource 'tokenizers/punkt/english.pickle' not found.  Please use the NLTK Downloader to obtain the resource:

import nltk

nltk.download()

安装窗口中选择'Models'项,然后'在 'Identifier' 列找 'punkt,点击下载安装该数据包


3. 语料Corpus元素获取函数

from nltk.corpus import webtext

webtext.fileids()      #得到语料中所有文件的id集合

webtext.raw(fileid)  #给定文件的所有字符集合

webtext.words(fileid) #所有单词集合

webtext.sents(fileid)  #所有句子集合


4. 文本处理的一些常用函数

假若text是单词集合的列表

len(text)  #单词个数

set(text)  #去重

sorted(text) #排序

text.count('a') #数给定的单词的个数

text.index('a') #给定单词首次出现的位置

FreqDist(text) #单词及频率,keys()为单词,*[key]得到值

FreqDist(text).plot(50,cumulative=True) #画累积图

bigrams(text) #所有的相邻二元组

text.collocations() #找文本中频繁相邻二元组

text.concordance("word") #找给定单词出现的位置及上下文

text.similar("word") #找和给定单词语境相似的所有单词

text.common_context("a“,"b") #找两个单词相似的上下文语境

text.dispersion_plot(['a','b','c',...]) #单词在文本中的位置分布比较图

text.generate() #随机产生一段文本


to be continued

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