第一章 应用在自然语言上的python语法

1. 自然语言处理：Natural Language Processing(NLP)

   自然语言工具包; Natural Language Toolkit(NLTK)

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2. （鉴于本书编印较早，很多例子都有变化，所以不可一概而论。）

搜索文本,连同上下文一起显示：text1.concordance("monstrous")

哪些词出现在相似的上下文中：text1.similar("monstrous")

研究两个相似词的共同上下文：text1.common_contexts(["monstrous","very"])

看出单词的分布，绘制离散图：text1.dispersion_plot(["monstrous","very","America","democracy"])

随机产生文本：text1.generate()

标识符：词和标点符号，两个一样的词语就是两个标识符。

定义了两个函数：

def lexical_diversity(text)<span style="font-family:FangSong_GB2312;">:</span>return len(text) / len(set(text))

def percentage(count, total):teturn 100 * count / total

链表相加：sent1 + sent4

链表追加：sent1.append('some')

索引：text1[13]

      text.index("awake")

切片：text[37:40]，出现37，38，39三个数字对应的词

将列表连接起来组成单个字符串：''.join(['a','b'])----'a b'

把字符串分割成一个列表：'a b'.split()----['a','b']

fdist1是每个词对应的频率，下面是绘制前50个词的累计频图：

fdist1 = FreqDist(text1)
fdist1.plot(50, cumulat<span style="font-family:FangSong_GB2312;">ive</span>=True)

只出现一次的词：

fdist1<span style="font-family:FangSong_GB2312;">.hapaxes()</span>

sorted排序先出大写开头的，然后按照字母表顺序。

字典索引：

fdist1<font face="FangSong_GB2312">.items()
<span style="font-size:18px;"><strong><span style="font-family:FangSong_GB2312;"><span style="font-size:18px;"><strong></strong></span></span></strong></span></font><pre name="code" class="python">fdist1<font face="FangSong_GB2312">.keys()
<span style="font-size:18px;"><strong><span style="font-family:FangSong_GB2312;"><span style="font-size:18px;"><strong></strong></span></span></strong></span></font><pre name="code" class="python">fdist1<span style="font-family:FangSong_GB2312;">.values()
集合
set([<span style="color:#FF0000;">w.lower()</span> <span style="background-color: rgb(51, 51, 255);"><span style="color:#33FF33;">for</span></span> w in text <span style="background-color: rgb(102, 0, 204);"><span style="color:#6666CC;"><span style="color:#33FFFF;">i</span><span style="color:#66FFFF;">f</span></span></span> w.ifalpha()])
</span>