Python自然语言处理：习题答案与文本分析探讨

本资源是一份针对Python自然语言分析的习题参考答案文档，主要涵盖了一些基本的Python编程练习，以及对文本处理和数据分析的应用。以下将详细解释每个部分涉及的知识点： 1. **Python作为计算器**: 这部分内容展示了如何利用Python解释器执行基本的数学运算，如12除以(4+1)的计算。这涉及到Python的基本算术操作，包括整数和浮点数的运算。 2. **字母组合和字符串计数**: 通过Python的指数运算`26**10`计算了26个字母组成的10个字符长字符串的总数，然后将其转换成字符串类型并计算其长度，用于演示字符串的生成和大小计算。 3. **列表复制与乘法应用**: 当用`*`操作符对列表进行乘法时，实际上会创建新的列表副本。例如，`['Monty', 'Python']*20`会得到一个包含20个相同子列表的新列表。 4. **语言计算与文本分析**: 使用nltk库进行文本处理，如计算`text2`中的单词总数和不同单词的数量，通过`len()`函数获取长度，`set()`函数去重，以及对前118个字符去除标点和数字后统计词频。 5. **词汇多样性的比较**: 通过表格数据，分析幽默和言情小说的词汇多样性得分，判断哪一种文体具有更高的词汇丰富度。这是文本挖掘中的一个重要指标，用于衡量文本的复杂性和独特性。 6. **文学作品分析**: 从《理智与情感》这部小说中，制作主角出现频率的词云图（通过`FreqDist`和`dispersion_plot`函数），观察主角分布和性别角色。这体现了文本可视化和文本分析在文学研究中的应用，可以帮助我们理解角色关系和社会性别动态。 通过这些习题，学习者能够实践Python编程技巧，特别是自然语言处理和文本分析的基础知识，同时还能锻炼数据处理、文本挖掘和可视化的能力。这对于理解和应用Python在实际项目中处理大量文本数据非常有帮助。