Python自然语言处理—条件词频分布

最新推荐文章于 2025-07-29 16:14:01 发布
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分类专栏： Python-自然语言处理 文章标签： python 自然语言处理 NLTK
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/m0_38126215/article/details/83757032
本文介绍了如何使用Python的NLTK库进行条件词频统计，通过NLTK自带数据集进行实例演示，并展示了如何绘制分布图和分布表。接着，利用词频信息生成随机文本，讨论了循环问题及可能的优化策略。最后，讲解了如何将自己的文本导入NLTK进行分析。

一 条件词频统计

由于要按条件统计词频，自己准备数据较为麻烦，本次数据集调用NLTK自带的数据集，

from nltk.corpus import brown
cdf = nltk.ConditionalFreqDist((genre,word) for genre in brown.categories() 
                            for word in brown.words(categories=genre))
modals = ['can','could', 'may','might']
cdf.tabulate(samples = modals)

第一步将数据集变为（category，word）的形式，再统计频率，结果如下。

当然可以在统计词频的过程中，使用一些判断条件，来让结果更符合你的需求。

二 绘制分布图和分布表

使用plot()和tabulate()函数即可

cdf.tabulate(samples = modals,conditions=['news','lore'])
cdf.plot(samples = modals,conditions=['news','lore'])

结果如下

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