构建语料库，设置本地存放作品集文本的目录，调用fileids函数获取文本

好的，您的问题是如何构建语料库、设置本地存放作品集文本的目录、调用fileids函数获取文本。那么我来为您解答。

首先，构建语料库需要准备大量的文本数据，可以从互联网上搜集或者自己手动收集。然后将这些文本数据存放到本地，可以按照不同的主题或者类型进行分类存放，以方便后续的处理和使用。

其次，设置本地存放作品集文本的目录，可以通过在代码中指定目录的路径来实现。一般来说，可以将存放文本数据的目录设置为一个变量，方便后面的调用和维护。

最后，调用fileids函数可以获取指定目录下的所有文本文件的文件名，这个函数可以使用Python的NLTK库中提供的方法来实现。可以先通过nltk.corpus.PlaintextCorpusReader函数创建一个语料库对象，然后调用该对象的fileids()方法获取目录下的所有文件名。

希望我的回答能够解决您的问题，如果还有不清楚的地方，欢迎继续提问。

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用python构建语料库，设置本地存放作品集文本的目录，调用fileids函数获取文本。

要用Python构建语料库，可以使用NLTK库。以下是一个示例代码，演示如何设置本地存放作品集文本的目录，调用fileids函数获取文本：

import nltk
from nltk.corpus import PlaintextCorpusReader

# 设置本地存放作品集文本的目录路径
corpus_root = "/path/to/corpus"

# 创建PlaintextCorpusReader对象，指定语料库的根目录和文件名模式
corpus = PlaintextCorpusReader(corpus_root, ".*\.txt")

# 获取所有文本的文件名
fileids = corpus.fileids()

# 打印所有文件名
print(fileids)

在上面的代码中，我们首先设置了本地存放作品集文本的目录路径，然后创建了一个PlaintextCorpusReader对象，指定语料库的根目录和文件名模式。这里的文件名模式是".*\\.txt"，表示匹配所有以".txt"结尾的文本文件。接着，我们调用了corpus.fileids()函数，获取所有文本的文件名。最后，我们打印出所有文件名。

anaconda构建语料库，设置本地存放作品集文本的目录，调用fileids函数获取文本。

首先，你需要在anaconda环境中安装nltk库，可以使用以下命令安装：

conda install nltk

接着，你需要下载所需的语料库，可以使用以下命令下载：

import nltk
nltk.download()

在弹出的图形界面中选择需要下载的语料库并下载。

然后，你需要设置本地存放作品集文本的目录。假设你的作品集文本存放在路径`/path/to/corpus`下，你可以使用以下代码进行设置：

from nltk.corpus import PlaintextCorpusReader
corpus_root = '/path/to/corpus'
corpus = PlaintextCorpusReader(corpus_root, '.*')

最后，你可以调用`fileids()`函数获取文本，例如：

corpus.fileids()

这个函数会返回一个包含所有文本文件名的列表。你可以使用这个列表来访问文本内容，例如：

text = corpus.raw('filename.txt')

其中`filename.txt`是你想要访问的文本文件名。