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编程问答

NLTK找出最频繁的名词标记的程序(代码详细解释)

發(fā)布時(shí)間:2023/12/20 编程问答 26 豆豆
生活随笔 收集整理的這篇文章主要介紹了 NLTK找出最频繁的名词标记的程序(代码详细解释) 小編覺得挺不錯(cuò)的,現(xiàn)在分享給大家,幫大家做個(gè)參考.

代碼來自《Python自然語言處理》,我做了詳細(xì)的代碼解釋。


# -*- coding:utf-8 -*- import nltk def findtags(tag_prefix,tagged_text):a=tagged_text#這幾行代碼是為了輸出tagged_textprint a[0][0]print a[0][1]print [(tag,word) for (word,tag) in tagged_text if tag.startswith(tag_prefix)]#這個(gè)代碼是為了輸出列表推導(dǎo)式print '-'*100cfd=nltk.ConditionalFreqDist((tag,word) for (word,tag) in tagged_text if tag.startswith(tag_prefix))#這句話的意思是,對(duì)于文章(tagged_text)中詞性(tag)以NN(tag_prefix)開始的(word,tag),改變前后順序賦值給(tag,word),最后進(jìn)行詞頻統(tǒng)計(jì)(ConditionalFreqDist)print"cfd=",cfdprint '-'*200print [(tag,cfd[tag].keys()[:5]) for tag in cfd.conditions()]#keys()按遞減順序遍歷。這句話的意思是找出頻率最高的六個(gè)詞語print '-'*200return dict((tag,cfd[tag].keys()[:5]) for tag in cfd.conditions()) if __name__=='__main__':tagdict=findtags('NN',nltk.corpus.brown.tagged_words(categories='news'))# print nltk.corpus.brown.tagged_words(categories='news')# print '*'*100# for tag in sorted(tagdict):# print (tag,tagdict[tag])# 用中括號(hào)括起來才叫列表推導(dǎo)式 # 用小括號(hào)括起來的叫生成器 #上面的列表推導(dǎo)式的另外一種等效的寫法是: # t = [] # for word,tag in tagged_text: # if xxxx: # t.append((tag,word)) # ConditionalFreqDist,這這個(gè)接受的參數(shù)的要求是tag,word

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的NLTK找出最频繁的名词标记的程序(代码详细解释)的全部內(nèi)容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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