我的运行环境
- python 3.5.2
- nltk 3.2.1
- nltk-data
- numpy:科学计算库
- matplotlib:数据可视化的2D会图库
因为python、nltk版本不同,所以一些内容可能与书中的内容有所不同
一,搜索文本
1,词语索引视图:显示指定单词的出现情况,同时还可以显示一些上下文
text1.concordance('monstrous')
2,查询并显示与指定关键词相似的上下文的词语:
text1.similar('monstrous')
3,可以共用两个或者两个以上词语的上下文:
text1.common_contexts(["montrous","very"])
4,判断词在文本中的位置:从文本开头算起有多少次出现:
text1.dispersion_plot(["freedom","citizens","duties"])
5,随机产生一些文本:
text1.generate()
但是在NLTK3.0中