1、实现对英文文本文件hamlet.txt的读取; 2、实现对英文文本文件的单词抽取; 3、实现对英文文本文件中出现频次最高的前10个单词的抽取,并降序输出; 4、(选做)实现对英文文本文件中出现频次最高的前10个名词的抽取,并排序输出(可根据单词的出现频次进行排序,然后除去相关的代词、连词和形容词等);
时间: 2023-12-10 12:36:58 浏览: 49
好的,我来给你讲解一下如何实现这个任务。
首先,我们需要准备一个英文文本文件 hamlet.txt ,并将其放在程序可以读取的路径下。
接下来,我们使用 Python 自带的文件操作函数 open() 来读取文本文件,并将其保存为一个字符串。代码如下:
``` python
with open('hamlet.txt', 'r') as f:
text = f.read()
```
然后,我们需要对文本文件进行单词抽取。这可以通过使用正则表达式来实现。具体来说,我们可以使用 re 模块中的 findall() 函数来查找所有单词,并将其保存为一个列表。代码如下:
``` python
import re
word_list = re.findall(r'\b\w+\b', text.lower())
```
注意,这里我们把所有单词都转换为小写字母,以便后面进行频次统计时不受大小写影响。
接下来,我们可以使用 Python 中的 Counter 类来统计每个单词出现的频次,并找到出现频次最高的前 10 个单词。代码如下:
``` python
from collections import Counter
# 统计单词频次
word_count = Counter(word_list)
# 找到出现频次最高的前 10 个单词
top_words = word_count.most_common(10)
```
最后,我们可以将前 10 个单词按照出现频次进行降序排列,并输出它们的出现频次。代码如下:
``` python
# 按照出现频次进行降序排列
top_words_sorted = sorted(top_words, key=lambda x: x[1], reverse=True)
# 输出前 10 个单词及其出现频次
for word, count in top_words_sorted:
print(word, count)
```
如果你想实现对英文文本文件中出现频次最高的前 10 个名词的抽取,并排序输出(可根据单词的出现频次进行排序,然后除去相关的代词、连词和形容词等),则需要使用 Python 中的自然语言处理库 NLTK。具体实现方法可以参考下面的代码:
``` python
import nltk
# 下载 NLTK 数据
nltk.download('punkt')
nltk.download('averaged_perceptron_tagger')
# 提取名词
nouns = []
for word, pos in nltk.pos_tag(word_list):
if pos.startswith('N'):
nouns.append(word)
# 去除代词、连词和形容词等
stopwords = set(nltk.corpus.stopwords.words('english'))
nouns = [word for word in nouns if word not in stopwords]
# 统计名词频次
noun_count = Counter(nouns)
# 找到出现频次最高的前 10 个名词
top_nouns = noun_count.most_common(10)
# 按照出现频次进行降序排列
top_nouns_sorted = sorted(top_nouns, key=lambda x: x[1], reverse=True)
# 输出前 10 个名词及其出现频次
for noun, count in top_nouns_sorted:
print(noun, count)
```
希望这些代码对你有所帮助!