NLTK FreqDist

NLTK FreqDist是指Natural Language Toolkit库中的一种频率分布对象。通过使用FreqDist对象，我们可以统计文本中每个单词的出现次数，并进行各种频率分析。该对象的构造函数接受一个文本的单词列表，并将列表中的重复项统计起来。

可以使用FreqDist对象的方法来获取单词的频率信息。例如，可以使用plot方法生成累积频数图，该图显示了文本中最常见的单词及其累积频数。还可以使用tabulate方法以表格形式显示出现频率最高的前n个单词。此外，还可以使用max方法找到出现频率最高的单词，使用hapaxes方法找到只出现一次的单词。

要离线安装NLTK库，可以参考提供的链接，其中包含了详细的教程和步骤。在完成安装后，就可以使用NLTK库提供的各种功能，包括分词、停用词处理、词性标注、词形还原和WordNet等。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span><span class="em">4</span>

相关问题

python中的nltk中FreqDist.most_common()

`FreqDist` 是 NLTK (Natural Language Toolkit) 库中的一个类，用于统计可哈希对象的频率。`most_common()` 是 `FreqDist` 类的一个方法，用于返回最常见的元素及其频率。

`most_common()` 方法返回一个列表，其中包含按频率降序排列的元组。每个元组包含两个元素：元素本身和它的频率。

以下是一个简单的示例，展示了如何使用 `FreqDist` 和 `most_common()` 方法：

import nltk
from nltk import FreqDist

# 示例文本
text = "hello world hello"

# 分词
tokens = nltk.word_tokenize(text)

# 创建 FreqDist 对象
freq_dist = FreqDist(tokens)

# 使用 most_common() 方法
common = freq_dist.most_common()

print(common)

在这个示例中，文本 "hello world hello" 被分词后传递给 `FreqDist` 对象。调用 `most_common()` 方法将返回一个列表，其中包含每个单词及其频率。

输出结果将是：

[('hello', 2), ('world', 1)]

这表示单词 "hello" 出现了 2 次，单词 "world" 出现了 1 次。

all_words = nltk.FreqDist(w.lower() for w in nltk.word_tokenize( "I'm foolish foolish man" )) print (all_words.keys()) all_words.plot()

这段代码使用NLTK库对给定文本中的单词进行频率分布统计，并绘制频率分布图。

在代码中，首先使用`nltk.word_tokenize()`函数将给定文本分词，得到单词列表。然后使用列表推导式对每个单词进行小写化，并使用`nltk.FreqDist()`函数创建一个频率分布对象`all_words`。最后，通过调用`all_words.keys()`函数，打印出所有不重复的单词。而`all_words.plot()`函数用于绘制频率分布图。

请注意，这段代码需要先安装NLTK库，并且在使用前需要导入NLTK库。如果你未安装NLTK库，可以使用以下命令进行安装：

pip install nltk

然后，在代码开头添加以下导入语句：

import nltk
nltk.download('punkt')
nltk.download('averaged_perceptron_tagger')

这样就可以成功运行该段代码，并得到单词频率分布和频率分布图。