使用nltk对word文档分词
时间: 2023-02-09 08:15:45 浏览: 125
可以使用nltk中的word_tokenize()函数来对word文档进行分词。首先,需要安装nltk库,然后导入word_tokenize()函数。接着,使用python的读取文件方法读取word文档中的文本,将其传入word_tokenize()函数中进行分词。
示例代码如下:
```
import nltk
from nltk.tokenize import word_tokenize
file = open("your_word_document.docx", "r")
text = file.read()
words = word_tokenize(text)
print(words)
```
相关问题
python实现对文档的分词处理
您好,感谢您的提问。Python有很多分词处理工具可以用,比如jieba和NLTK。以下是使用jieba进行文档分词的示例代码:
```
import jieba
# 打开文件并读取文本
with open('document.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
text = f.read()
# 使用jieba进行分词
words = jieba.cut(text)
# 输出分词结果
for word in words:
print(word)
```
其中,参数text是字符串类型的文本内容,jieba.cut()返回的是一个生成器,逐个输出文本中的每个词语。
希望能帮到您,谢谢!
利用nltk统计文档中各单词出现的次数
以下是一个使用nltk统计文档中各单词出现次数的示例代码:
```python
import nltk
from nltk.tokenize import word_tokenize
from collections import Counter
# 读取文本文件
with open('example.txt', 'r') as file:
text = file.read()
# 分词
words = word_tokenize(text)
# 统计单词出现次数
word_counts = Counter(words)
# 输出前10个出现次数最多的单词
for word, count in word_counts.most_common(10):
print(word, count)
```
在代码中,首先使用 `open()` 函数读取文本文件,然后使用 `word_tokenize()` 函数将文本分词为单词列表。接着,使用 `Counter()` 函数统计每个单词出现的次数,并将结果存储在 `word_counts` 变量中。最后,使用 `most_common()` 方法输出出现次数最多的前10个单词及其出现次数。