加载nltk.book中的text，完成以下问题

1. 在text2中有多少个词？有多少个不同的词？
2. 尝试写一个切片表达式提取text2中最后两个词。
3. 查找text5中的2-gram搭配，并统计搭配频数

伯乐在线：Python自然语言处理入门

下载安装nltk与nltk_data

1. nltk包的安装

   • 在Mac和Unix系统上
     • 终端运行：sudo pip install -U nltk
     • 需要numpy支持
   • 在Windows系统上
     • tar包，下载地址。
     • 解压，在cmd命令行进入解压好的文件夹，执行python setup.py install。
   • 进入python环境，运行import nltk，没报错就行。

2. 下载nltk_data

   • 方法1：python环境下执行以下代码：

     import nltk
     nltk.download()
     

     出现一个下载窗口，选择路径，下载需要的数据包。

     特点，很慢。我下载过无数次都没成功。

   • 方法2：手动下载nltk_data，放到python的lib中。

     • 老师给的资料试了一下，加载出错。又从新找资源。

     • 下载地址：GitHub，packages文件夹下的内容就就是nltk_data。

     • 把下好的nltk_data放到python目录下。其实用户目录也可以。看出错提醒这里，它会在这些目录下查找。

       所以放在任意一个目录下面都行，方便自己找就好了。

3. 一个出错问题的解决过程

   在加载nltk.book的时候出错了，先看出错的代码：

   >>> from nltk.book import *
   *** Introductory Examples for the NLTK Book ***
   Loading text1, ..., text9 and sent1, ..., sent9
   Type the name of the text or sentence to view it.
   Type: 'texts()' or 'sents()' to list the materials.
   text1: Moby Dick by Herman Melville 1851
   text2: Sense and Sensibility by Jane Austen 1811
   text3: The Book of Genesis
   text4: Inaugural Address Corpus
   text5: Chat Corpus
   Traceback (most recent call last):
     File "<stdin>", line 1, in <module>
     File "C:\Users\yishikeji-05\Anaconda3\lib\site-packages\nltk\book.py", line 35, in <module>
       text6 = Text(webtext.words('grail.txt'),
     File "C:\Users\yishikeji-05\Anaconda3\lib\site-packages\nltk\corpus\util.py", line 99, in __getattr__
       self.__load()
     File "C:\Users\yishikeji-05\Anaconda3\lib\site-packages\nltk\corpus\util.py", line 61, in __load
       root = nltk.data.find('corpora/%s' % self.__name)
     File "C:\Users\yishikeji-05\Anaconda3\lib\site-packages\nltk\data.py", line 628, in find
       return find(modified_name, paths)
     File "C:\Users\yishikeji-05\Anaconda3\lib\site-packages\nltk\data.py", line 614, in find
       return ZipFilePathPointer(p, zipentry)
     File "C:\Users\yishikeji-05\Anaconda3\lib\site-packages\nltk\compat.py", line 561, in _decorator
       return init_func(*args, **kwargs)
     File "C:\Users\yishikeji-05\Anaconda3\lib\site-packages\nltk\data.py", line 469, in __init__
       zipfile = OpenOnDemandZipFile(os.path.abspath(zipfile))
     File "C:\Users\yishikeji-05\Anaconda3\lib\site-packages\nltk\compat.py", line 561, in _decorator
       return init_func(*args, **kwargs)
     File "C:\Users\yishikeji-05\Anaconda3\lib\site-packages\nltk\data.py", line 979, in __init__
       zipfile.ZipFile.__init__(self, filename)
     File "C:\Users\yishikeji-05\Anaconda3\lib\zipfile.py", line 1026, in __init__
       self._RealGetContents()
     File "C:\Users\yishikeji-05\Anaconda3\lib\zipfile.py", line 1093, in _RealGetContents
       raise BadZipFile("File is not a zip file")
   zipfile.BadZipFile: File is not a zip file
   

   • 错误类型是BadZipFile，需要的文件不是zip格式的file。然后我就各种查啊搜啊。均无果。

   • 然后，仔细看了一下错误日志，最上面显示出错的代码行是text6 = Text(webtext.words('grail.txt')这里。

   • 所以应该是webtext这个文件的问题。于是我就去nltk_data中找webtext。果然有个叫webtext.zip的压缩包。打开里面果然有grail.txt这个文件的，那解压了试试吧。

   >>> from nltk.book import *
   *** Introductory Examples for the NLTK Book ***
   Loading text1, ..., text9 and sent1, ..., sent9
   Type the name of the text or sentence to view it.
   Type: 'texts()' or 'sents()' to list the materials.
   text1: Moby Dick by Herman Melville 1851
   text2: Sense and Sensibility by Jane Austen 1811
   text3: The Book of Genesis
   text4: Inaugural Address Corpus
   text5: Chat Corpus
   text6: Monty Python and the Holy Grail
   text7: Wall Street Journal
   text8: Personals Corpus
   text9: The Man Who Was Thursday by G . K . Chesterton 1908
   >>>
   

   呵呵哒，神奇的好了。

可以做作业了

上面已经加载过nltk和nltk.book了，就在命令行继续做吧。

1. 在text2中有多少个词？有多少个不同的词？

   >>> len(text2)
   141576
   >>> len(set(text2))
   6833
   

2. 尝试写一个切片表达式提取text2中最后两个词。

   直接当做一个list来选取最后两个项目能行吗？

   >>> text2[-2:]
   ['THE', 'END']
   

3. 查找text5中的2-gram搭配，并统计搭配频数

   代码部分：

   import nltk
   from nltk.book import text2,text5
   import re
   from collections import OrderedDict
   
   # text2的单词数，和无重复单词数
   print(len(text2),len(set(text2)))
   
   # text2的最后两个词
   print(text2[-2:])
   
   # text5中的2-gram搭配，统计搭配频数
   def getNgrams(input, n):
       output = dict()
       for i in range(len(input)-n+1):
           newNGram = " ".join(input[i:i+n])
           if newNGram in output:
               output[newNGram] += 1
           else:
               output[newNGram] = 1
       return output
   
   ngrams = getNgrams(text5, 2)
   print(ngrams)
   ngrams_freq = OrderedDict(sorted(ngrams.items(), key=lambda t: t[1], reverse=True))
   print(ngrams_freq)
   

   结果输出：

   2-grams结果：

   image

   词频统计结果：

   image