用python语言编写利用现代汉语语料库进行汉语分词和词性自动标注,并进行文本的“词频统计”:
时间: 2023-05-19 18:04:34 浏览: 108
好的,这个问题可以回答。您可以使用Python中的jieba库进行中文分词和词性标注,然后使用Python中的collections库进行词频统计。以下是一个简单的示例代码:
```python
import jieba
import jieba.posseg as pseg
from collections import Counter
text = "这是一段中文文本,我们可以使用jieba库进行分词和词性标注,然后使用collections库进行词频统计。"
# 分词和词性标注
words = pseg.cut(text)
# 统计词频
word_counts = Counter([word.word for word in words])
# 输出结果
for word, count in word_counts.most_common():
print(word, count)
```
这个代码可以对中文文本进行分词、词性标注和词频统计,并输出结果。当然,您需要先安装jieba和collections库才能运行这个代码。
相关问题
采集新浪新闻数据并把文本信息存储到.txt文件中; 2、利用现代汉语语料库进行汉语分词和词性自动标注,并进行文本的“词频统计”; 3、利用词典的词汇切分方法进行正向最大匹配、逆向最大匹配算法及双向匹配算法,比较几种分词方法的优劣;
1、可以使用 Python 的 requests 库和 BeautifulSoup 库来爬取新浪新闻的数据,然后使用 Python 的文件操作函数将文本信息存储到.txt文件中。
2、可以使用 Python 的 jieba 库进行汉语分词和词性自动标注,并使用 Python 的 collections 库进行文本的“词频统计”。
3、可以使用 Python 的 re 库和词典进行正向最大匹配、逆向最大匹配算法及双向匹配算法,比较几种分词方法的优劣。其中,正向最大匹配算法是从左到右进行匹配,逆向最大匹配算法是从右到左进行匹配,而双向匹配算法则是同时从左到右和从右到左进行匹配,最后选择匹配最多的结果作为分词结果。
用python代价写出NLTK对obama.txt语料库进行对应的分词和词频统计,再对布朗语料库进行词性和句法分析。
好的,以下是代码实现:
首先需要安装NLTK库,可以使用以下命令进行安装:
```
pip install nltk
```
然后导入需要使用的库:
```python
import nltk
from nltk.tokenize import word_tokenize
from nltk.probability import FreqDist
from nltk.corpus import brown
```
对于obama.txt语料库,我们可以先读取文件内容,并对其进行分词:
```python
with open('obama.txt', 'r') as file:
obama_text = file.read()
obama_tokens = word_tokenize(obama_text)
```
接着,我们可以使用FreqDist函数对分词后的结果进行词频统计,并输出前10个出现频率最高的单词:
```python
fdist = FreqDist(obama_tokens)
print(fdist.most_common(10))
```
对于布朗语料库,我们可以首先进行词性标注和句法分析:
```python
brown_tagged_sents = brown.tagged_sents()
brown_sents = brown.sents()
unigram_tagger = nltk.UnigramTagger(brown_tagged_sents)
brown_tagged_words = unigram_tagger.tag(brown_sents[0])
grammar = nltk.CFG.fromstring("""
S -> NP VP
PP -> P NP
NP -> Det N | Det N PP | 'I'
VP -> V NP | VP PP
Det -> 'an' | 'my'
N -> 'elephant' | 'pajamas'
V -> 'shot'
P -> 'in'
""")
parser = nltk.ChartParser(grammar)
trees = parser.parse(brown_sents[0])
for tree in trees:
print(tree)
```
以上代码实现了对布朗语料库第一句话进行词性标注和句法分析,其中使用了UnigramTagger进行词性标注,使用CFG和ChartParser进行句法分析。
完整代码如下:
```python
import nltk
from nltk.tokenize import word_tokenize
from nltk.probability import FreqDist
from nltk.corpus import brown
# 分词和词频统计
with open('obama.txt', 'r') as file:
obama_text = file.read()
obama_tokens = word_tokenize(obama_text)
fdist = FreqDist(obama_tokens)
print(fdist.most_common(10))
# 词性标注和句法分析
brown_tagged_sents = brown.tagged_sents()
brown_sents = brown.sents()
unigram_tagger = nltk.UnigramTagger(brown_tagged_sents)
brown_tagged_words = unigram_tagger.tag(brown_sents[0])
grammar = nltk.CFG.fromstring("""
S -> NP VP
PP -> P NP
NP -> Det N | Det N PP | 'I'
VP -> V NP | VP PP
Det -> 'an' | 'my'
N -> 'elephant' | 'pajamas'
V -> 'shot'
P -> 'in'
""")
parser = nltk.ChartParser(grammar)
trees = parser.parse(brown_sents[0])
for tree in trees:
print(tree)
```