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NLTK是由宾夕法尼亚大学计算机和信息科学使用python语言实现的一种自然语言工具包，其收集的大量公开数据集、模型上提供了全面、易用的接口，涵盖了分词、词性标注(Part-Of-Speech tag, POS-tag)、命名实体识别(Named Entity Recognition, NER)、句法分析(Syntactic Parse)等各项 NLP 领域的功能。本文主要介绍NLTK（Natural language Toolkit）的几种语料库，以及内置模块下函数的基本操作，诸如双连词、停用词、词频统计、构造自己的语料库等等，这些都是非常实用的。
1 古腾堡语料库
http://www.gutenberg.org/
2 网络和聊天文本
3 布朗语料库
4 路透社语料库
5 就职演说语料库
运行结果：
标注文本语料库 ：许多语料库都包括语言学标注、词性标注、命名实体、句法结构、语义角色等
其他语言语料库 ：某些情况下使用语料库之前学习如何在python中处理字符编码
>>> nltk.corpus.cess_esp.words() ['El', 'grupo', 'estatal', 'Electricité_de_France', ...]
文本语料库常见的几种结构：
孤立的没有结构的文本集；
按文体分类成结构（布朗语料库）
分类会重叠的（路透社语料库）
语料库可以随时间变化的（就职演说语料库）
查找NLTK语料库函数help(nltk.corpus.reader）
6 载入自己的语料库
构建完成自己语料库之后，利用python NLTK内置函数都可以完成对应操作，换言之，其他语料库的方法，在自己语料库中通用，唯一的问题是，部分方法NLTK是针对英文语料的，中文语料不通用（典型的就是分词），解决方法很多，诸如你通过插件等在NLTK工具包内完成对中文的支持。
7 条件概率分布
条件频率分布是频率分布的集合，每一个频率分布有一个不同的条件，这个条件通常是文本的类别。
条件和事件：
频率分布计算观察到的事件，如文本中出现的词汇。条件频率分布需要给每个事件关联一个条件，所以不是处理一个词序列，而是处理一系列配对序列。
词序列：text=['The','Fulton','County']
配对序列：pairs=[('news','The'),('news','Fulton')]
每队形式：（条件，事件），如果我们按照文体处理整个布朗语料库，将有15个条件（一个文体一个条件）和1161192个事件（一个词一个事件）
按文体计算词汇：
运行结果：
8 更多关于python：代码重用
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http://www.gutenberg.org/
via https://www.cnblogs.com/baiboy/p/nltk4.html
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