一：python基础，自然语言概念
from nltk.book import *
1，text1.concordance("monstrous") 用语索引
2，text1.similar("best")
3，text2.common_contexts(["monstrous", "very"])
4，text4.dispersion_plot(["citizens", "democracy", "freedom", "duties", "America"])
5，text3.generate()
6，sorted(set(text3))
7，text3.count("smote")
8，100 * text4.count('a') / len(text4)
ex1 = ['Monty', 'Python', 'and', 'the', 'Holy', 'Grail']。链表list
sorted(ex1)，len(set(ex1))， ex1.count('the')。
['Monty', 'Python'] + ['and', 'the', 'Holy', 'Grail']
sent1.append("Some")
text4[173]，text4.index('awaken')，text5[16715:16735]，index从0开始，不包含右边的index
FreqDist(text1) 频率分布
高频词和低频词，停用词 hapaxes() 低频词
long_words = [w for w in V if len(w) > 15]
fdist5 = FreqDist(text5)
sorted([w for w in set(text5) if len(w) > 7 and fdist5[w] > 7])
bigrams
>>> bigrams(['more', 'is', 'said', 'than', 'done'])
[('more', 'is'), ('is', 'said'), ('said', 'than'), ('than', 'done')]
text4.collocations()
词长，词频
用途：
1，词意消歧
2，指代消解
3，机器翻译
4，人机对话系统
5，文本的含义
一个标识符token是表示一个我们想要放在一组对待的字符序列——如：hairy、his 或者:)——的术语
一个词类型是指一个词在一个文本中独一无二的出现形式或拼写
将文本当做词链表，文本不外乎是词和标点符号的序列
1，变量
2，字符串 name * 2
3，链表 list ：saying = ['After', 'all', 'is', 'said', 'and', 'done']；saying[-2:]？saying[-2:0]
4，条件：[w for w in text if condition] and or
5，嵌套代码块，控制结构 冒号表示当前语句与后面的缩进块有关联
if len(word) >= 5:
print 'word length is greater than or equal to 5'
for word in ['Call', 'me', 'Ishmael', '.']:
print word
6，函数 ：def mult(x, y)，局部变量，全局变量global
7，模块module：textproc.py； from textproc import plural；plural('wish')
8，包package
函数含义
s.startswith(t) 测试s 是否以t 开头
s.endswith(t) 测试s 是否以t 结尾
t in s 测试s 是否包含t
s.islower() 测试s 中所有字符是否都是小写字母
s.isupper() 测试s 中所有字符是否都是大写字母
s.isalpha() 测试s 中所有字符是否都是字母
s.isalnum() 测试s 中所有字符是否都是字母或数字
s.isdigit() 测试s 中所有字符是否都是数字
s.istitle() 测试s 是否首字母大写（s 中所有的词都首字母大写）
二：语料库
1，古腾堡语料库
古腾堡项目，gutenberg
文本特征：平均词长、平均句子长度，词频
2，网络和聊天文本
3，布朗语料库
from nltk.corpus import brown
brown.categories()
4，路透社语料库
5，就职演说语料库
6，标注文本语料库
文本语料库的结构：
载入你自己的语料库
条件频率分布：
条件和事件：
pairs = [('news', 'The'), ('news', 'Fulton'), ('news', 'County'), ...]
绘制分布图和分布表
词汇工具：Toolbox和 Shoebox
WordNet
WordNet 是一个面向语义的英语词典，由同义词的集合—或称为同义词集（synsets）—
组成，并且组织成一个网络
意义与同义词：wn.synsets('motorcar')；wn.synset('car.n.01').lemma_names；
['car', 'auto', 'automobile', 'machine', 'motorcar']
WordNet的层次结构
WordNet 概念层次片段：每个节点对应一个同义词集;边表示上位词/下位词关系，即
上级概念与从属概念的关系；
词汇关系：上/下位，整体/部分,蕴涵,反义词
语义相似度：
path_similarityassigns是基于上位词层次结构中相互连接的概念之间的最短路径在0-1 范围的打分（两者之间没有路径就返回-1）。同义词集与自身比较将返回1；Path方法是两个概念之间最短路径长度的倒数
is－a关系是纵向的，has－part关系是横向
齐夫定律：f(w)是一个自由文本中的词w 的频率。假设一个文本中的所有词都按照它
们的频率排名，频率最高的在最前面。齐夫定律指出一个词类型的频率与它的排名成反
比（即f×r=k，k 是某个常数）。例如：最常见的第50 个词类型出现的频率应该是最常
见的第150 个词型出现频率的3 倍
三：加工原料文本
分词和词干提取
1，分词
tokens = nltk.word_tokenize(raw)
2，处理HTML
raw = nltk.clean_html(html)
3，读取本地文件
f = open('document.txt')； raw = f.read()
4，NLP 的流程
5，字符串：最底层的文本处理
字符串运算：+，* 【b = [' ' * 2 * (7 - i) + 'very' * i for i in a]】
输出字符串：print monty
访问单个字符：monty[0]
访问子字符串：monty[6:10]；monty[-12:-7]
更多的字符串操作：
链表与字符串的差异
query = 'Who knows?'
beatles = ['John', 'Paul', 'George', 'Ringo']
字符串是不可变的，链表是可变的
6，Unicode编码，解码
在 Python中使用本地编码
#!/bin/env python
# -*- coding: UTF-8 -*-
#Filename:build_SmartNavigation.py
7，正则表达式re
[w for w in wordlist if re.search('ed$', w)]
[w for w in wordlist if re.search('^..j..t..$', w)] [^aeiouAEIOU]
sum(1 for w in text if re.search('^e-? mail$', w))
[w for w in wordlist if re.search('^[ghi][mno][jlk][def]$', w)]
[w for w in chat_words if re.search('^m+i+n+e+$', w)]
[w for w in chat_words if re.search('^[ha]+$', w)] +*
【转义】，{}【出现次数】，()【范围】和|【取或】
[w for w in wsj if re.search('^[0-9]+-[a-z]{3,5}$', w)]
[w for w in wsj if re.search('(ed|ing)$', w)]
re的用处：查找词干；搜索已分词文本；
8，规范化文本【 词干提取器 ：词形归并】
lower（）；
词干提取：
porter = nltk.PorterStemmer();
[porter.stem(t) for t in tokens];
词形归并：
词形归并是一个过程，将一个词的各种形式（如：appeared，appears）映射到这个词标
准的或引用的形式，也称为词位或词元（如：appear）
wnl = nltk.WordNetLemmatizer()
[wnl.lemmatize(t) for t in tokens]
9，用正则表达式为文本分词
re.split(r' ', raw)
re.split(r'[ tn]+', raw)
re.split(r'W+', raw)
10，NLTK 的正则表达式分词器
nltk.regexp_tokenize()
11，断句，分词：分词是将文本分割成基本单位或标记，例如词和标点符号
现在分词的任务变成了一个搜索问题：找到将文本字符串正确分割成词汇的字位串
text = "doyouseethekittyseethedoggydoyoulikethekittylikethedoggy"
>>> seg1 = "0000000000000001000000000010000000000000000100000000000"
>>> seg2 = "0100100100100001001001000010100100010010000100010010000"
>>> seg3 = "0000100100000011001000000110000100010000001100010000001"
>>> evaluate(text, seg3)
46
>>> evaluate(text, seg2)
47
>>> evaluate(text, seg1)
63
利用模拟退火算法
12，从链表到字符串
silly = ['We', 'called', 'him', 'Tortoise', 'because', 'he', 'taught', 'us', '.']
' '.join(silly)
'We called him Tortoise because he taught us .'
"%s wants a %s %s" % ("Lee", "sandwich", "for lunch")