在python nltk中计算n-gram频率

Question

我有以下代码。 我知道我可以使用apply_freq_filter函数过滤掉小于频率计数的搭配。 但是，在我决定为过滤设置什么频率之前，我不知道如何获取文档中所有 n-gram 元组（在我的情况下为双元组）的频率。 如您所见，我正在使用 nltk 搭配类。

import nltk
from nltk.collocations import *
line = ""
open_file = open('a_text_file','r')
for val in open_file:
    line += val
tokens = line.split()

bigram_measures = nltk.collocations.BigramAssocMeasures()
finder = BigramCollocationFinder.from_words(tokens)
finder.apply_freq_filter(3)
print finder.nbest(bigram_measures.pmi, 100)

Answer 1

NLTK 带有它自己的bigrams generator ，以及一个方便的FreqDist()函数。

f = open('a_text_file')
raw = f.read()

tokens = nltk.word_tokenize(raw)

#Create your bigrams
bgs = nltk.bigrams(tokens)

#compute frequency distribution for all the bigrams in the text
fdist = nltk.FreqDist(bgs)
for k,v in fdist.items():
    print k,v

一旦您可以访问 BiGrams 和频率分布，您就可以根据需要进行过滤。

希望有帮助。

Answer 2

finder.ngram_fd.viewitems()函数有效

Answer 3

from nltk import FreqDist
from nltk.util import ngrams    
def compute_freq():
   textfile = open('corpus.txt','r')

   bigramfdist = FreqDist()
   threeramfdist = FreqDist()

   for line in textfile:
        if len(line) > 1:
        tokens = line.strip().split(' ')

        bigrams = ngrams(tokens, 2)
        bigramfdist.update(bigrams)
compute_freq()

Answer 4

我尝试了上述所有方法并找到了一个更简单的解决方案。 NLTK 带有一个简单的最常见频率 Ngrams。

filtered_sentence 是我的单词标记

import nltk
from nltk.util import ngrams
from nltk.collocations import BigramCollocationFinder
from nltk.metrics import BigramAssocMeasures

word_fd = nltk.FreqDist(filtered_sentence)
bigram_fd = nltk.FreqDist(nltk.bigrams(filtered_sentence))

bigram_fd.most_common()

这应该给出如下输出：

[(('working', 'hours'), 31),
 (('9', 'hours'), 14),
 (('place', 'work'), 13),
 (('reduce', 'working'), 11),
 (('improve', 'experience'), 9)]