python-nlp-学到的一点东西_上下位词 工具

//2017/3/24

1、加载一些要用的文本：from nltk.book import *

就是从NLTK的book模块加载所有的文本数据。

2、词语索引视图：显示一个指定单词的所有的出现地方，并将它出现的上下文显示出来：

text1.concordance('monstrous')，其中text1就是nltk.book里的数据，而monstrous就是要查看的单词。

结果：***the monstrous pictures***

3、查找上下文相似的其它词：

在2中，通过输入单词monstrous查找到这个词出现的上下文信息，而上下文相似的其它词就是跟monstrous的上下文结构相似的词：

text1.similar('monstrous')。

4、两个或两个以上的词共同的上下文：

text2.common_contexts(['monstrous','very'])

结果：be_glad   am_glad   a_pretty   is_pretty   a_lucky（这些都是上下文）

意思就是text2中出现了  即be  monstrous glad，又出现了be very glad，即出现了am monstrous pretty又出现了am very glad等等等等。。。

5、使用离散图显示出指定的某个单词在整个文本中的位置：

text4.dispersion_plot(['citizens','democracy','freedom','duties','America'])

6、产生随机文本：

text1.generate()：重复使用text1中的词汇，产生与其风格一样的随机文本。

7、获取文本的长度：

len（text3）

8、计算一个特定的词在文本中占据的百分比：

100*text3.count('smote')/len(text3)

//2017/3/29

1、NLTK中统计文本中的词频的函数：

fdist1 = FreqDist(text1)，fdist1中包含总的词数（词数x频数），而vocabulary1=fdist1.keys()就是文本中所有的单词（包括符号），而找到某个词出现的频数：fdist1['单词']。

2、画出词汇的累积频率图：

fdist1.plot(50,cumulative=True)，50就是fdist1中的前50个词，cumulative就是累积的意思。

3、与高频词相对应的低频词（只出现一次的词——hapaxes）：

通过fdist1.hapaxes()查看这些词。

4、有时候可以研究那些指定长度的单词

5、在文本词汇中提取双连词：

bigrams(['more','is','said','than','done'])：[('more','is'),('is','said'),('said','than'),('than','done')]

6、找到文本中频繁！！！出现的双连词：

text4.collocations()

7、还可以对文本中单词的长度进行统计。

8、NLTK频率分布类中定义的函数：

9、又见条件表达式：

[w for w in text if condition]

10、测试词汇的各种属性的函数：

11、自然语言处理中的一些语言理解技术：

a）词义消岐：算出特定上下文中的词被赋予的是哪个意思。

b）指代消解：检测主语和动词的宾语。

//2017/3/30

c）自动生成语言：在自动问答中，一台机器要能够回答用户关于特定文本集的问题。在机器翻译中，机器要能够把文本翻译成另一种语言文字，并准确传达原文的意思。

1、NLTK古腾堡项目语料库阅读器的一些访问方法：

gutenberg.raw()、gutenberg.words()、gutenberg.sents()

2、NLTK网络文本小集合语料库：

from nltk.corpus import webtext

3、即时消息聊天会话语料库：

from nltk.corpus import nps_chat

4、布朗语料库：

from nltk.corpus import brown

brown.categories()，nltk提供了带条件的频率分布函数：nltk.conditionalFreqDist()

5、路透社语料库：

from nltk.corpus import reuters

6、就职演说语料库：

from nltk.corpus import inaugural

//2017/4/1

1、文本语料库的常见结构：

2、NLTK中定义的基本语料库函数：

3、条件概率分布：

使用NLTK的ConditionalFreqDist实现：

4、检查条件概率分布：

cfd=nltk.ConditionalFreqDist(genre_word);  cfd.conditions()：['news','romance']，还可以cfd['news']、cfd['romance']

5、对plot和tabulate()的绘制限制：

a）conditions=parameter来指定哪些条件显示；

b）使用samples=parameter来限制要显示的样本。

其中tabulate的绘制样式：

5、LTK 中的条件频率分布： 定义、访问和可视化一个计数的条件频率分布的常用方法和习惯用法：

6、词典术语：

7、查找两个voca_set中不同的单词：

differents = voca_set1.difference(voca_set2)

//2017/4/5

1、发音的词典：

美国英语的CMU发音词典&