运用nltk统计出电脑中文本文件内容数量前一百的英文单词

以下是一个Python代码示例，它可以使用NLTK和Python内置模块来计算文本文件中出现最频繁的100个英文单词：

import nltk
from collections import Counter
import string

# 打开文本文件并读取内容
with open('text_file.txt', 'r') as file:
    text = file.read()

# 将文本转换为小写并去除标点符号
clean_text = text.lower().translate(str.maketrans('', '', string.punctuation))

# 使用NLTK的word_tokenize函数将文本拆分为单词列表
words = nltk.word_tokenize(clean_text)

# 筛选出只包含字母的单词
words = [word for word in words if word.isalpha()]

# 计算单词出现次数并取前100个
word_count = Counter(words)
top_100_words = word_count.most_common(100)

# 打印结果
for word, count in top_100_words:
    print(word, count)

请注意，此代码假定文本文件名为“text_file.txt”，并且该文件与Python脚本文件位于同一目录中。如果文本文件位于其他位置，请将文件路径更新为正确的位置。

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运用nltk统计出电脑中文本文件内容数量前一百的单词

以下是使用NLTK统计电脑文本文件内容前100个单词的Python代码：

import nltk
from nltk.corpus import stopwords
from collections import Counter

# 读取文本文件内容
with open('file.txt', 'r', encoding='utf-8') as file:
    text = file.read()

# 将所有单词转换为小写，并分词
words = nltk.word_tokenize(text.lower())

# 去除停用词
stop_words = set(stopwords.words('english'))
words = [word for word in words if word not in stop_words]

# 统计词频
word_freq = Counter(words)

# 取出前100个单词
top_words = word_freq.most_common(100)

# 输出结果
print(top_words)

解释：

- 读取文本文件内容并将其存储为字符串变量 `text`。
- 将所有单词转换为小写，并使用 `nltk.word_tokenize()` 函数将文本分词，并将其存储为列表变量 `words`。
- 使用NLTK提供的 `stopwords` 库获取停用词，并将其存储为集合变量 `stop_words`。
- 使用列表推导式去除文本中的停用词。
- 使用 `collections.Counter()` 函数统计每个单词在文本中出现的次数，并将结果存储为字典变量 `word_freq`。
- 使用 `most_common()` 函数获取前100个出现次数最多的单词，并将其存储为列表变量 `top_words`。
- 最后，输出前100个单词及其出现次数。

运用nltk统计出电脑中文本文件找出超出英语六级范围内单词并计算所占比例

抱歉，作为AI语言模型，我无法访问您电脑中的文本文件。但是，我可以提供一个示例代码，演示如何使用nltk在一段文本中找出超出英语六级范围内的单词，并计算它们所占比例。

import nltk
from nltk.corpus import words

# 加载英语词汇表
nltk.download('words')
english_vocab = set(words.words())

# 加载文本文件并分词
with open('your_text_file.txt', 'r') as f:
    text = f.read()
tokens = nltk.word_tokenize(text)

# 找出超出英语六级范围内的单词
unfamiliar_words = [word for word in tokens if word.lower() not in english_vocab]

# 计算超出英语六级范围内单词的比例
proportion_unfamiliar_words = len(unfamiliar_words) / len(tokens)

print(f"超出英语六级范围内的单词占比为：{proportion_unfamiliar_words}")

需要注意的是，英语六级词汇量大约为5000左右，因此我们在这里使用了nltk自带的英语词汇表，作为判断单词是否超出六级范围的依据。实际上，这个方法并不是完美的，因为英语词汇非常丰富，有很多生僻的单词并不在这个词汇表中。但是这个示例代码可以给你一个大致的印象，让你了解如何使用nltk来做文本处理和分析。