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
时间: 2024-05-14 16:14:52 浏览: 17
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:
```python
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:
```python
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统计出电脑文本文件中超出csv文件范围内单词
抱歉,作为AI语言模型,我没有权限访问您的电脑文本文件。同时,我也不支持读取本地文件。如果您需要统计文件中超出csv文件范围内的单词,您可以使用Python编写代码来实现。以下是一个简单的示例:
```python
import csv
import nltk
from nltk.tokenize import word_tokenize
# 读取csv文件中的单词
with open('words.csv', 'r') as f:
reader = csv.reader(f)
words = set([row[0] for row in reader])
# 读取文本文件中的单词并统计
with open('text.txt', 'r') as f:
text = f.read()
tokens = word_tokenize(text)
unknown_words = [token for token in tokens if token not in words]
freq_dist = nltk.FreqDist(unknown_words)
print(freq_dist.most_common())
```
这段代码将读取名为`words.csv`的csv文件,提取出其中的单词,并存储在一个集合中。接着,它将读取名为`text.txt`的文本文件,使用nltk的`word_tokenize`函数将文本分词,并检查每个单词是否出现在集合中。如果单词不在集合中,则将其添加到一个列表中。最后,程序将使用nltk的`FreqDist`函数统计出现频率,并打印出现次数最多的未知单词。