• 1
• 2
• 3
• 4
• 5
• 6
• 7
• 8
• 9
• 10

马尔科夫假设
马尔科夫假设，将其应用在词频的检测上就是：文章的单词往往存在依赖关系，即有很多的词是以词组的形式出现的 。如red wine，而不是the wine，所以我们假设下一个词的出现之与其前一个词的出现有关，而与之前出现的词无关 。（虽然这个假设存在问题，因为我们都知道，有很多的词组不是相邻依赖，而是非相邻依赖，而且词的出现还和上下文有关）
bgrams = nltk.bigrams(text2)#返回一个generatebgfdist = FreqDist(list(bgrams))#返回搭配的频率bgfdist.plot(10)#查看前10个出现频率最高的搭配

• 1
• 2
• 3

文章插图
可以看出这里出现了我们处理单个词频率时出现的问题，介词和一些标识符
nltk给我们提供了获取这种二元组中最频繁搭配的函数——
text2.collocations()

• 1

现在假设我们要统计一下在文章中单词长度为多少出现的次数对多 。
fdist = FreqDist([len(w) for w in text1])fdist.items()

• 1
• 2

文章插图

• unity python服务器_Unity如何连接服务器: 一个简单的例子
• python如何安装whl_python3 whl怎么安装
• chatgpt赋能python：Python绝对值求和：如何用Python求一个
• 三种用python进行线性/非线性拟合的方法
• [附源码]Python计算机毕业设计Django软考刷题小程序
• python基础题目及答案,python基础题库及答案
• 5 c语言调用Linux的sleepy函数,Linux设备驱动程序学习
• 程序+源码+LW文档 [附源码]计算机毕业设计Python软考刷题小程序
• 三 深度学习笔记:神经网络之九种激活函数Sigmoid、tanh、ReLU、R
• java/php/net/python软考软件设计师考试题库学习设计