其实就是nltk使用说明书

>>> import nltk
>>> nltk.download()
>>> from nltk.book import *

text1.concordance(“monstrous”)

text1.similar(“monstrous”) 。还有哪些词出现在相似的上下文中？

函数common_contexts允许我们研究两个或两个以上的词共同的上下文，如monstro us和very。我们必须用方括号和圆括号把这些词括起来，中间用逗号分割。

text4.dispersion_plot([“citizens”, “democracy”, “freedom”, “duties”, “America”]) 以判断词在文本中的位置：从文本开头算起在它前面有多少词。这个位置信息 可以用离散图表示。每一个竖线代表一个单词，每一行代表整个文本

使用 函数len 获取长度

：set(text3)获得text3 的词汇表 用sorted()包裹起Python 表达式set(text3)��，我们得到一个词汇项的排序表， len(text3) / len(set(text3)) len(text3) / len(set(text3))多少次

text3.count(“smote”)　。计数一个词在文本中出现的次

定义一个python函数 来重复执行 python存储句子的方法 list sentence1.append(“word”) z 追加 text4[173] 索引 text4.index(‘awaken’) text5[16715:16735] ，m:n 表示元素m…n-1 索引从零开始

我们可以把词用链表连接起来组成单个字符串，或者把字符串分割成一个链表，如下面 所示：

>>> ' '.join(['Monty', 'Python'])
'Monty Python'
>>> 'Monty Python'.split()
['Monty', 'Python']

使用FreqDist 寻找《白鲸记》中最常见的50 个词。尝试下面的例子，然 后阅读接下来的解释。

>>> fdist1 = FreqDist(text1) ��
>>> fdist1 ��
<FreqDist with 260819 outcomes>
>>> vocabulary1 = fdist1.keys() ��
>>> vocabulary1[:50] ④
[',', 'the', '.', 'of', 'and', 'a', 'to', ';', 'in', 'that', "'", '-','his', 'it', 'I', 's', 'is', 'he', 'with', 'was',
'as', '"', 'all', 'for','this', '!', 'at', 'by', 'but', 'not', '--', 'him', 'from', 'be', 'on','so', 'whale', 'one',
'you', 'had', 'have', 'there', 'But', 'or', 'were','now', 'which', '?', 'me', 'like']
>>> fdist1['whale']
906
>>>

fdist1.hapaxes() 只出现过一次的词语

找出文本词汇表长度中超过15 个字符的词

>>> V = set(text1)
>>> long_words = [w for w in V if len(w) > 15] 表示在V中 长度大于15的词的集合
>>> sorted(long_words)

是聊天语料库中所有长度超过 7 个字符出现次数超过7 次的词：

>>> fdist5 = FreqDist(text5)
>>> sorted([w for w in set(text5) if len(w) > 7 and fdist5[w] > 7])

！ 中文 先 分词 （e.g. 结巴分词） 然后在用nltk来处理 分词包分词-> 文本变成长数组->匹配词典？-> nltk统计词频 找出频率最高的那些词 Python 解决中文编码问题基本可以用以下逻辑： utf8（输入） ——> unicode（处理） ——> （输出）utf8 由于处理的一般为txt 文档，所以最简单的方法，是把txt 文档另存为utf-8 编码，然后使用Python 处理的时候解码为unicode（sometexts.decode(‘utf8’)），输出结果回txt 的时候再编码成utf8（直接用str() 函数就可以了）

Jieba：可以用来做分词，词性标注，TextRank https://github.com/fxsjy/jieba HanLP：分词，命名实体识别，依存句法分析，还有FudanNLP，NLPIR 我们使用的是ansj分词，fnlp句法分析，用logistic做情感分类。以前也用过stanford的分词和分析，但是结果还是fnlp效果好。NLTK确实不怎么好用

collocations() 寻找 双连词 搭配

fdist = FreqDist([len(w) for w in text1]) 文本中词长出现频率 fdist.keys() fdist.itemss

len(set([word.lower() for word in text1 if word.isalpha()])) 
 16948 忽略大小写 和数字标点 的统计

爬虫　

你并不清楚对方是如何识别你的爬虫，因此只能使用一些主要的伪装技术来进行推测，将Agent字段设置为一组主流浏览器的字段，另外Referer字段设置为空或设置为首页地址试试！我估计对方未必是识别出你是爬虫，否则直接中断连接得了，可能是爬到有访问控制保护的页面了!