python+NLTK 自然语言学习处理五：词典资源

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python+NLTK 自然语言学习处理五：词典资源

前面介绍了很多NLTK中携带的词典资源,这些词典资源对于我们处理文本是有大的作用的,比如实现这样一个功能,寻找由egivronl几个字母组成的单词.且组成的单词每个字母的次数不得超过egivronl中字母出现的次数,每个单词的长度要大于6. 要实现这样的一个功能,首先我们要调用FreqDist功能.来得到样本字母中各个字母出现的次数 puzzle_letters=nltk.FreqDist('egivrvonl') for k in puzzle_letters: print(k,puzzle_…

python+NLTK 自然语言学习处理四：获取文本语料和词汇资源

在前面我们通过from nltk.book import *的方式获取了一些预定义的文本.本章将讨论各种文本语料库 1 古腾堡语料库古腾堡是一个大型的电子图书在线网站,网址是http://www.gutenberg.org/.上面有超过36000本免费的电子图书,因此也是一个大型的预料库.NLTK也包含了其中的一部分 .通过nltk.corpus.gutenberg.fileids()就可以查看包含了那些文本. ['austen-emma.txt', 'austen-persuasion.tx…

python+NLTK 自然语言学习处理：环境搭建

首先在http://nltk.org/install.html去下载相关的程序.需要用到的有python,numpy,pandas, matplotlib. 当安装好所有的程序之后运行nltk.download()进行词料库的下载.如下图.选择All packages. 然后点击下载这里需要注意的是Download Directory 可以自行修改.但是最后的一级目录必须是nltk_data 比如可以修改成D:\nltk_data 这个下载器下载很慢,经常会遇到下载不了的时候.这个时候有两种方…

python+NLTK 自然语言学习处理二：文本

在前面讲nltk安装的时候,我们下载了很多的文本.总共有9个文本.那么如何找到这些文本呢: text1: Moby Dick by Herman Melville 1851 text2: Sense and Sensibility by Jane Austen 1811 text3: The Book of Genesis text4: Inaugural Address Corpus text5: Chat Corpus text6: Monty Python and the Holy Gra…

python+NLTK 自然语言学习处理六：分类和标注词汇一

在一段句子中是由各种词汇组成的.有名词,动词,形容词和副词.要理解这些句子,首先就需要将这些词类识别出来.将词汇按它们的词性(parts-of-speech,POS)分类并相应地对它们进行标注.这个过程叫做词性标注. 要进行词性标注,就需要用到词性标注器(part-of-speech tagger).代码如下 text=nltk.word_tokenize("customer found there are abnormal issue") print(nltk.pos_tag(tex…

python+NLTK 自然语言学习处理八：分类文本一

从这一章开始将进入到关键部分:模式识别.这一章主要解决下面几个问题 1 怎样才能识别出语言数据中明显用于分类的特性 2 怎样才能构建用于自动执行语言处理任务的语言模型 3 从这些模型中我们可以学到那些关于语言的知识. 监督式分类: 分类是为给定的输入选择正确的类标签.就好比身份证上的身份证号.每个身份证号都能标识出对应的一个人.在比如我们从一个固定的主题领域列表中,如“体育”,“技术”和“政治”来判断新闻报道的主题是什么下图是监督式分类的框架图.在训练过程中,特征提取器将每一个输入值转换为特征…

python+NLTK 自然语言学习处理七：N-gram标注

在上一章中介绍了用pos_tag进行词性标注.这一章将要介绍专门的标注器. 首先来看一元标注器,一元标注器利用一种简单的统计算法,对每个标识符分配最有可能的标记,建立一元标注器的技术称为训练. from nltk.corpus import brown brown_tagged_sents=brown.tagged_sents(categories='news') brown_sents=brown.sents(categories='news') unigram_tagger=nltk.Uni…