写出对《natural language processing with python》这本书第一章节内容进行单词查找和分析，分别找出词形相近的单词的代码。

Sure! 针对你的问题，我可以回答。以下是对于《natural language processing with python》第一章节内容进行单词查找和分析，分别找出词形相近的单词的代码：

from nltk.stem import WordNetLemmatizer

lemmatizer = WordNetLemmatizer()

print(lemmatizer.lemmatize("cats"))
print(lemmatizer.lemmatize("cacti"))
print(lemmatizer.lemmatize("geese"))
print(lemmatizer.lemmatize("rocks"))
print(lemmatizer.lemmatize("python"))
print(lemmatizer.lemmatize("better", pos="a"))
print(lemmatizer.lemmatize("best", pos="a"))
print(lemmatizer.lemmatize("run"))
print(lemmatizer.lemmatize("running", pos="v"))

这段代码可以输出以下结果：

cat
cactus
goose
rock
python
good
best
run
run

需要注意的是，这里使用了 WordNetLemmatizer 类来进行单词的词形还原，其中 pos 参数用于指定单词的词性。

相关问题

编写对《natural language processing with python》这本书中的第一章节内容进行单词查找和分析，分别找出词形相近的单词的代码。

很高兴为你服务！以下是代码：

import nltk
from nltk.stem import WordNetLemmatizer
from nltk.corpus import stopwords

lemmatizer = WordNetLemmatizer()

# 这里假设已经将文本读入到了变量 text 中

# 分句
sentences = nltk.sent_tokenize(text)

# 停用词列表
stop_words = set(stopwords.words('english'))

# 遍历每个句子并进行单词查找和分析
for sentence in sentences:
    # 分词
    words = nltk.word_tokenize(sentence)
    # 对于每个单词进行词形还原
    lemmatized_words = [lemmatizer.lemmatize(word) for word in words]
    # 找出每个单词的词性
    tagged_words = nltk.pos_tag(words)
    # 找出名词并过滤停用词
    nouns = [word for word, pos in tagged_words if pos.startswith('N') and word.lower() not in stop_words]
    # 找出动词并过滤停用词
    verbs = [word for word, pos in tagged_words if pos.startswith('V') and word.lower() not in stop_words]
    # 找出形容词并过滤停用词
    adjectives = [word for word, pos in tagged_words if pos.startswith('J') and word.lower() not in stop_words]
    
    # 输出每个单词及其词形还原后的形式
    for word, lemmatized_word in zip(words, lemmatized_words):
        print(f'{word} -> {lemmatized_word}')
        
    # 输出名词、动词和形容词列表
    print(f'Nouns: {nouns}')
    print(f'Verbs: {verbs}')
    print(f'Adjectives: {adjectives}')

这段代码会对文本进行分句、分词、词形还原和词性标注等操作，然后找出名词、动词和形容词，并输出每个单词及其词形还原后的形式。

写出对《natural language processing with python》这本书第一章节内容进行单词查找和分析，找出具有词根词缀的单词的代码。

可以使用Python中的re模块来进行正则表达式匹配，以下是示例代码：

import re

# 打开文件并读取第一章内容
with open('natural_language_processing_with_python.txt', 'r') as f:
chapter_one = f.read()

# 定义正则表达式匹配单词
pattern = r'\b\w+(?:able|ment|ery|ity|ness|ion|ism)\b'

# 查找并输出具有词根词缀的单词
matches = re.findall(pattern, chapter_one)
print(matches)