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。

相关问题

tokens_list = [nltk.word_tokenize(doc) for doc in document_list] stopwords =

代码片段中tokens_list是一个列表，包含了通过nltk.word_tokenize函数对document_list中的每个文档进行分词后得到的词汇列表。

stopwords是一个变量，常用于存储停用词的列表或集合。停用词是那些在文本中频繁出现但通常对文本分析没有实质意义的词语，例如英语中的"the"、"is"和"and"等。在代码片段中没有具体给出stopwords的值，我们可以根据具体需求自行定义或从外部导入。

在使用这段代码时，我们可以先导入nltk库，然后定义document_list为包含多个文档的列表。通过引入nltk.word_tokenize函数，我们可以将document_list中的每个文档进行分词并生成一个新的词汇列表。最后，将每个文档的词汇列表存储到tokens_list中。

如果我们还希望通过停用词过滤tokens_list，我们可以在代码片段中添加相应的逻辑。例如，我们可以使用列表推导式或循环遍历tokens_list中的每个文档的词汇列表，并判断每个词汇是否在stopwords列表中，从而将不在停用词列表中的词汇留下来。

import nltk sent = "I am almost dead this time" token = nltk.word_tokenize(sent)

这段代码导入了NLTK库，并使用`nltk.word_tokenize()`函数将给定的句子进行分词。

在代码中，首先导入NLTK库，然后定义一个字符串变量`sent`，其中包含一个句子。接下来，调用`nltk.word_tokenize(sent)`函数，将句子作为参数传递给该函数。该函数会将句子分词，并返回一个包含分词结果的列表。

运行该段代码，你将得到以下输出：

['I', 'am', 'almost', 'dead', 'this', 'time']

每个单词都被拆分成了一个独立的字符串，并存储在名为`token`的列表中。