使用NLTK对中文文本进行简单分析

约定不等于承诺〃 2022-06-04 08:27 297阅读 0赞

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# 使用NLTK对中文文本进行简单分析 #

本文会介绍nltk自带中文语料库的使用，用nltk分析自己中文语料的方法，以及在应用过程中python3.x与python2代码不同的问题。

## 一 nltk自带中文语料库的使用 ##

NLTK包含Sinica(中央研究研究)提供的繁体中文语料库，用python导入，本文中使用python3.5版本

>>> from nltk.corpus import sinica_treebank
    >>> import nltk

先导入nltk和sinica\_treebank,输入sinica\_treebank.words()即可以查看里面的词汇  
>>> sinica\_treebank.words()

['一', '友情', '嘉珍', '和', '我', '住在', '同一條', '巷子', '我們', ...]

concordacne的作用是找某个字的上下文，下面的代码就是找 '我' 的上下文

>>> sinica_text=nltk.Text(sinica_treebank.words())
    >>> sinica_text.concordance('我')

还有一些其他用法，[http://blog.csdn.net/zzulp/article/details/77150129][http_blog.csdn.net_zzulp_article_details_77150129]得到博客中有很好的归纳，就不一一举例

这里多介绍一下frequency distribution，这个方法用来计算字词在语料库中出现的频率

>>> sinica_fd=nltk.FreqDist(sinica_treebank.words())
    >>> top100=sinica_fd.items()[0:100]
    >>> for (x,y) in top100:
    	print x,y

这是前辈的代码，但是在python3.5的版本运行不了，为了适应3.5版本改为

>>> sinica_fd=nltk.FreqDist(sinica_treebank.words())
    >>> v = sorted(sinica_fd.items(), key=lambda e:e[1], reverse=True)
    >>> top100=list(v)[0:100]
    >>> print(top100)
    [('的', 6776), ('、', 1482), ('在', 1331), ('是', 1317), ('了', 1190), ('有', 759), ('我', 724), ('他', 688), ('就', 627), ('上', 612), ('和', 580), ('也', 542), ('不', 526), ('人', 467), ('都', 417), ('與', 404), ('著', 389), ('我們', 384), ('你', 356), ('中', 350), ('大', 348), ('來', 346), ('一', 320), ('要', 319), ('說', 319), ('裡', 318), ('及', 310), ('對', 309), ('而', 306), ('到', 292), ('去', 288), ('很', 271), ('一個', 271), ('把', 266), ('之', 265), ('等', 257), ('以', 255), ('將', 253), ('小', 252), ('為', 243), ('會', 239), ('又', 239), ('最', 239), ('得', 210), ('好', 207), ('還', 198), ('能', 188), ('這', 183), ('才', 171), ('被', 170), ('看', 167), ('從', 163), ('所', 163), ('她', 162), ('台灣', 161), ('他們', 152), ('自己', 150), ('做', 150), ('可以', 146), ('過', 141), ('於', 141), ('時', 139), ('已', 136), ('更', 135), ('中國', 133), ('地', 131), ('沒有', 129), ('像', 129), ('下', 128), ('媽媽', 127), ('由', 126), ('前', 124), ('但', 124), ('向', 120), ('或', 118), ('國家', 118), ('後', 117), ('再', 116), ('許多', 116), ('並', 114), ('使', 113), ('讓', 112), ('美國', 112), ('內', 111), ('想', 110), ('家', 110), ('各', 109), ('知道', 108), ('新', 108), ('用', 107), ('呢', 106), ('可', 105), ('卻', 103), ('給', 99), ('其', 99), ('只', 99), ('全', 99), ('多', 95), ('爸爸', 95), ('公司', 94)]其中

其中v = sorted(sinica\_fd.items(), key=lambda e:e\[1\], reverse=True)将字典中的词汇按照出现次数从多到少排列，运行的结果便是出现频率最高的100个词汇

##  ##

## 二 使用nltk分析自己的语料 ##

1先准备一份自己想分析的语料，本文中使用了金庸先生的射雕英雄传的前两章。（任意txt文件都可以，如果懒的弄，可以下载本文中示例 [语料下载][Link 1]）。  
首先读取目标位置得到txt的文件

>>> raw=open(r'C:\Users\lenovo\Desktop\result.txt').read()

路径前面加入r是为了防止转义而报错

2接下来我们要对中文文本进行分词处理，本文推荐使用结巴分词，而且结巴分词的使用十分简单，具体使用方法到 [结巴分词的Github][Github]都会找到，先import jieba

再用下面的代码即可，

text=nltk.text.Text(jieba.lcut(raw))

之后我们就可以对text进行一系列的处理，下面代码是一段简单的完整的示例

import jieba
    import nltk
    raw=open(r'C:\Users\lenovo\Desktop\result.txt').read()
    text=nltk.text.Text(jieba.lcut(raw))
    print (text.concordance(u'吗'))

本文简单的介绍了一些简单的分析方法，会在后面介绍更多更有针对性的方法。这方面的资料网上很少，我也是出于爱好学习探索，希望如有写的不对的地方可以指出来，有好的资料可以分享给我~

[http_blog.csdn.net_zzulp_article_details_77150129]: http://blog.csdn.net/zzulp/article/details/77150129
[Link 1]: https://pan.baidu.com/s/1qYl19rm
[Github]: https://github.com/fxsjy/jieba