第1章 自然语言处理简介

第1章 自然语言处理简介

1. pyton总结：

• list列表功能
• help()和dir（lst）可以了解结构相关函数
• strip()删除其尾随空白符
• upper()/lower()改变字符串大小写
• replace()替换目标字符串中子串
• 正则表达式匹配
• 字典
  利用字典结构获取单词频率：

string="I like you and you like me too!"
word_freq={}
for tok in string.split():
    if tok in word_freq:
        word_freq[tok]+=1;
    else:
        word_freq[tok]=1
print(word_freq)

结果如下：

2. 预处理网页：
用不到的HTML标签和其它多余字符，删除掉具有某一长度的单词
代码如下：

import urllib.request
#用urllib.request代替urllib2
import re
import nltk
from bs4 import BeautifulSoup
import operator
#Beautiful头文件
response=urllib.request.urlopen("http://www.nltk.org/api/nltk.html#nltk.util.clean_html")
html=response.read()
#html即网址获得的内容
clean=BeautifulSoup(html).get_text()
#利用BeautifulSoup来处理文本
tokens=[tok for tok in clean.split()]
print(tokens[:100])

结果如下：
可以看出词项都非常精简，有效！！！

3. 统计词频：
（1）传统方法：
正确代码：

import urllib.request
#用urllib.request代替urllib2
import re
import nltk
from bs4 import BeautifulSoup
import operator
#Beautiful头文件
response=urllib.request.urlopen("http://www.nltk.org/api/nltk.html#nltk.util.clean_html")
html=response.read()
#html即网址获得的内容
clean=BeautifulSoup(html).get_text()
#利用BeautifulSoup来处理文本
tokens=[tok for tok in clean.split()]
#print(tokens[:24])
freq_dis = {}
for tok in tokens:
    if tok in freq_dis:
        freq_dis[tok]+=1
    else:
        freq_dis[tok]=1
#利用sorted来排序
sorted_freq_dist= sorted(freq_dis.items(), key=operator.itemgetter(1), reverse=True)
print(sorted_freq_dist[:25])

结果展示：

（2）利用NLTK库
代码：

import urllib.request
#用urllib.request代替urllib2
import re
import nltk
from bs4 import BeautifulSoup
import operator
#Beautiful头文件
response=urllib.request.urlopen("http://www.nltk.org/api/nltk.html#nltk.util.clean_html")
html=response.read()
#html即网址获得的内容
clean=BeautifulSoup(html).get_text()
#利用BeautifulSoup来处理文本
#以上是获取数据
#下述通过FreqDist来获取词频
tokens=[tok for tok in clean.split()]
Fre_dist_nltk=nltk.FreqDist(tokens)
print(Fre_dist_nltk)
for k,v in Fre_dist_nltk.items():
    print(str(k)+':'+str(v))

结果展示：

利用nltk计算词频代码很短！！！

以上就是第一节！！！简单设计NLP内容；

下一节：
文本的歧义及其清理