計算文本文件中每個句子的單詞和每段的句子

Question

我無法正常化字典。 在我的字典中，我有一堆字，我們要在文本文件中計算。 現在對於這些單詞/字符中的每一個，在我的項目的上下文中，“規范化”將其頻率/值除以給定文本中的句子總數。 然后我必須用這些新的字符替換字典的舊值。

即我的字典名稱是計數，鍵和值如下：

{'and': 5, ';' : 3, '-' : 0...} 

def main(textfile, normalize == True):
    .
    .
    .
    .
    if normalize == True:
        for x in count:
            new_count[x] = count[x]/numSentence
            print(x,count[x])

這是一個試用任何代碼的示例文件： https ： //www.dropbox.com/s/7xph5pb9bdf551h/sample2.txt?dl=0另請注意，在上面的代碼中，normalize == True存在，因為在頂層功能

Answer 1

下面的代碼顯示了一個在字符串中搜索單詞的示例，例如"remember me"有兩個匹配"me"一個單詞“remember”，另一個是“me”，但只有一個是單詞示例：

"remember me".count('me') # output: 2
'me' in 'remember me' == 2  # True

只匹配整個單詞

'me' in 'remember me'.split() == 1 # True

所以如果我在這里正確理解你的問題，你需要匹配整個單詞：

mydict = {'and': 5, ';' : 3, '-' : 0} 
text = 'hello and me; in mem;ory ; me-ome _ -'

# find a word frequency in a text
def count(word, text):
    return len([w for w in text.split() if w == word])

# update dictionary with new count
mydict = {key:count(key, text) for key in mydict}
print(mydict)

輸出：

{'and': 1, ';': 0, '-': 1}