持续更新笔记：用Python进行天然语言处理(Natural Language Processing with python)

#下载 NLTK 图书集
>>> import nltk
>>> nltk.download()
使用 nltk.download()浏览可用的软件包。下载器上的 Collections 选项卡显示软件包如何被打包分组。选择 book 标记所在行，能够获取本书的例子和练习所需的所有数据。这些数据包括约 30 个压缩文件，须要 100MB 硬盘空间。完整的数据集（即下载器中的 all）在本书写做期间大约是这个大小的 5 倍，还在不断扩充。

>>> from nltk.book import *
*** Introductory Examples for the NLTK Book ***
Loading text1, ..., text9 and sent1, ..., sent9
Type the name of the text or sentence to view it.
Type: 'texts()' or 'sents()' to list the materials.
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 Grail
text7: Wall Street Journal
text8: Personals Corpus
text9: The Man Who Was Thursday by G . K . Chesterton 1908

文本1：《白鲸记》
文本2：《理智与情感》
文本3：《创世纪》
文本4：《就任演讲语料库》
文本5：《NPS 聊天语料库》
文本6：《巨蟒与圣杯》
文本7：《华尔街日报》
文本8：《交友科尔普斯》
文本9：《谁是星期四》
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#搜索文本
##查《白鲸记》中的词monstrous:
text1.concordance("monstrous")

##搜索《理智与情感》中的词affection:
text2.concordance("affection")

##搜索《创世纪》找出某人活了多久:
text3.concordance("lived")

##在《NPS 聊天语料库》搜索一些网络词，如im,ur,lol
text5.concordance("im")

##索引，使咱们看到词的上下文，索引monstrous在《白鲸记》出现的上下文
text1.similar("monstrous")
imperial subtly impalpable pitiable curious abundant perilous
trustworthy untoward singular lamentable few determined maddens
horrible tyrannical lazy mystifying christian exasperate
In [15]:

##索引monstrous在《理智与情感》出现的上下文
text2.similar("monstrous")
very exceedingly so heartily a great good amazingly as sweet
remarkably extremely vast
###观察咱们从不一样的文本中获得的不一样结果。Austen(奥斯丁，英国女小说家)使用这些词与 Melville 彻底不一样；在她那里，monstrous是正面的意思，有时它的功能像词very同样做强调成分。

##研究两个或两个以上的词共同的上下文，如monstrous和very
text2.common_contexts(["monstrous", "very"])

##以判断词在文本中的位置：从文本开头算起在它前面有多少词。这个位置信息能够用离散图表示
##在过去220年中的一些显著的词语用法模式（在一个由就任演说语料首尾相连的人为组合的文本中）
text4.dispersion_plot(["citizens", "democracy", "freedom", "duties", "America"])
###将产生-美国总统就任演说词汇分布图，能够用来研究随时间推移语言使用上的变化

##产生随机文本,因为要搜集词序列的统计信息而执行的比较慢。每次运行它，输出的文本都会不一样
text3.generate()
'''
《python天然语言处理时》第28页有这样一个命令--text3.generate()---功能是：产生一些与text3风格相似的随机文本。
用NLTK3.0.4和Python2.7.6来实现时却出现错误：'Text' object has no attribute 'generate' .
探索一下后发现问题所在：
打开nltk文件夹中的text.py发现了，原来新版本的NLTK没有了“text1.generate()”这个功能做者已经把demo里的text.generate()注释掉了，可是我下载了nltk2.0.1版本的安装包，解压后打开nltk文件夹下的text.py，发现老版本中有这个功能（《python天然语言处理时》书中用的是NLTK2.0版本），因此要是想用这个功能的同窗请安装nltk2.0.1版本，nltk3.x的版本是没了
'''

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#计数词汇
##获取《创世纪》的长度
len(text3)
44764

##获取词汇表，Python 中咱们可使用命令：set(text3)得到 text3 的词汇表
set(text3)
##排序词汇表
sort(set(text3))
##获取词汇表的长度
len(set(text3))
2789
###尽管小说中有 44,764 个标识符，但只有 2,789 个不一样的词汇或“词类型”。一个词类型是指一个词在一
个文本中独一无二的出现形式或拼写。也就是说，这个词在词汇表中是惟一的。咱们计数的2,789个项目中包括标点符号，因此咱们把这些叫作惟一项目类型而不是词类型。

##测量文本词汇丰富度
len(text3) / len(set(text3))

##计数一个词在文本中出现的次数，计算一个特定的词在文本中占据的百分比
text3.count("smote")

100 * text4.count('a') / len(text4)

##定义计数函数 ###词汇差别度，丰富度，越趋近1 越丰富（1 <= lexical_diversity <= len(text)） def lexical_diversity(text):     return len(text) / len(set(text)) ###百分比 def percentage(count, total):     return 100 * count / total