• 1.4 词汇计数

    1.4 词汇计数

    关于前面例子中出现的文本，最明显的事实是它们所使用的词汇不同。在本节中，我们将看到如何使用计算机以各种有用的方式计数词汇。像以前一样，你将会马上开始用 Python 解释器进行试验，即使你可能还没有系统的研究过 Python。通过修改这些例子测试一下你是否理解它们，尝试一下本章结尾处的练习。

    首先，让我们算出文本从头到尾的长度，包括文本中出现的词和标点符号。我们使用函数len获取长度，请看在《创世纪》中使用的例子：

    1. >>> len(text3)
    2. 44764
    3. >>>

    《创世纪》有 44764 个词和标点符号或者叫“词符”。词符 表示一个我们想要整体对待的字符序列 —— 例如hairy，his 或 :)。当我们计数文本如 to be or not to be 这个短语中词符的个数时，我们计数这些序列出现的次数。因此，我们的例句中出现了 to 和 be 各两次，or 和 not 各一次。然而在例句中只有 4 个不同的词。《创世纪》中有多少不同的词？要用 Python 来回答这个问题，我们处理问题的方法将稍有改变。一个文本词汇表只是它用到的词符的 集合 ，因为在集合中所有重复的元素都只算一个。Python 中我们可以使用命令：set(text3) 获得text3 的词汇表。当你这样做时，屏幕上的很多词会掠过。现在尝试以下操作：

    1. >>> sorted(set(text3)) ![[1]](/projects/nlp-py-2e-zh/Images/4b5cae275c53c53ccc8f2f779acada3e.jpg)
    2. ['!', "'", '(', ')', ',', ',)', '.', '.)', ':', ';', ';)', '?', '?)',
    3. 'A', 'Abel', 'Abelmizraim', 'Abidah', 'Abide', 'Abimael', 'Abimelech',
    4. 'Abr', 'Abrah', 'Abraham', 'Abram', 'Accad', 'Achbor', 'Adah', ...]
    5. >>> len(set(text3)) ![[2]](/projects/nlp-py-2e-zh/Images/3a93e0258a010fdda935b4ee067411a5.jpg)
    6. 2789
    7. >>>

    用sorted() 包裹起 Python 表达式set(text3) [1]，我们得到一个词汇项的排序表，这个表以各种标点符号开始，然后是以 A 开头的词汇。大写单词排在小写单词前面。我们通过求集合中元素的个数间接获得词汇表的大小，再次使用len来获得这个数值[2]。尽管小说中有 44,764 个词符，但只有 2,789 个不同的单词或“词类型”。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 —— 也就是说，这个词在词汇表中是唯一的。我们计数的 2,789 个元素中包括标点符号，所以我们把这些叫做唯一元素类型而不是词类型。

    现在，让我们对文本词汇丰富度进行测量。下一个例子向我们展示，不同的单词数目只是单词总数的 6%，或者每个单词平均被使用了 16 次（记住，如果你使用的是 Python 2，请在开始输入from __future__ import division）。

    1. >>> len(set(text3)) / len(text3)
    2. 0.06230453042623537
    3. >>>

    接下来，让我们专注于特定的词。我们可以计数一个词在文本中出现的次数，计算一个特定的词在文本中占据的百分比：

    1. >>> text3.count("smote")
    2. 5
    3. >>> 100 * text4.count('a') / len(text4)
    4. 1.4643016433938312
    5. >>>

    注

    轮到你来： text5 中 lol 出现了多少次？它占文本全部词数的百分比是多少？

    你也许想要对几个文本重复这些计算，但重新输入公式是乏味的。你可以自己命名一个任务，如“lexical_diversity”或“percentage”，然后用一个代码块关联它。现在，你只需输入一个很短的名字就可以代替一行或多行 Python 代码，而且你想用多少次就用多少次。执行一个任务的代码段叫做一个函数，我们使用关键字def 给函数定义一个简短的名字。下面的例子演示如何定义两个新的函数，lexical_diversity() 和percentage()：

    1. >>> def lexical_diversity(text): ![[1]](/projects/nlp-py-2e-zh/Images/4b5cae275c53c53ccc8f2f779acada3e.jpg)
    2. ...     return len(set(text)) / len(text) ![[2]](/projects/nlp-py-2e-zh/Images/3a93e0258a010fdda935b4ee067411a5.jpg)
    3. ...
    4. >>> def percentage(count, total): ![[3]](/projects/nlp-py-2e-zh/Images/334be383b5db7ffe3599cc03bc74bf9e.jpg)
    5. ...     return 100 * count / total
    6. ...

    小心！

    当遇到第一行末尾的冒号后，Python 解释器提示符由>>> 变为... 。...提示符表示 Python 期望在后面是一个缩进代码块 。缩进是输入四个空格还是敲击 Tab 键，这由你决定。要结束一个缩进代码段，只需输入一个空行。

    lexical_diversity() [1]的定义中，我们指定了一个text 参数。这个参数是我们想要计算词汇多样性的实际文本的一个“占位符”，并在用到这个函数的时候出现在将要运行的代码块中 [2]。类似地，percentage() 定义了两个参数，count 和total [3]。

    只要 Python 知道了lexical_diversity() 和percentage() 是指定代码段的名字，我们就可以继续使用这些函数：

    1. >>> lexical_diversity(text3)
    2. 0.06230453042623537
    3. >>> lexical_diversity(text5)
    4. 0.13477005109975562
    5. >>> percentage(4, 5)
    6. 80.0
    7. >>> percentage(text4.count('a'), len(text4))
    8. 1.4643016433938312
    9. >>>

    扼要重述一下，我们使用或调用一个如lexical_diversity() 这样的函数，只要输入它的名字后面跟一个左括号，再输入文本名字，然后是右括号。这些括号经常出现，它们的作用是分割任务名—— 如lexical_diversity()，与任务将要处理的数据 ——如text3。调用函数时放在参数位置的数据值叫做函数的实参。

    在本章中你已经遇到了几个函数，如len(), set() 和sorted()。通常我们会在函数名后面加一对空括号，像len()中的那样，这只是为了表明这是一个函数而不是其他的 Python 表达式。函数是编程中的一个重要概念，我们在一开始提到它们，是为了让新同学体会编程的强大和富有创造力。如果你现在觉得有点混乱，请不要担心。

    稍后我们将看到如何使用函数列表显示数据，像表1.1显示的那样。表的每一行将包含不同数据的相同的计算，我们用函数来做这种重复性的工作。

    表 1.1：

    Brown 语料库 中各种文体的词汇多样性

    1. >>> sent1 = ['Call', 'me', 'Ishmael', '.']
    2. >>>

    在提示符后面，我们输入自己命名的sent1，后跟一个等号，然后是一些引用的词汇，中间用逗号分割并用括号包围。这个方括号内的东西在 Python 中叫做列表：它就是我们存储文本的方式。我们可以通过输入它的名字来查阅它[1]。我们可以查询它的长度[2]。我们甚至可以对它调用我们自己的函数lexical_diversity()[3]。

    1. >>> sent1 ![[1]](/projects/nlp-py-2e-zh/Images/4b5cae275c53c53ccc8f2f779acada3e.jpg)
    2. ['Call', 'me', 'Ishmael', '.']
    3. >>> len(sent1) ![[2]](/projects/nlp-py-2e-zh/Images/3a93e0258a010fdda935b4ee067411a5.jpg)
    4. 4
    5. >>> lexical_diversity(sent1) ![[3]](/projects/nlp-py-2e-zh/Images/334be383b5db7ffe3599cc03bc74bf9e.jpg)
    6. 1.0
    7. >>>

    还定义了其它几个列表，分别对应每个文本开始的句子，sent2 … sent9。在这里我们检查其中的两个；你可以自己在 Python 解释器中尝试其余的（如果你得到一个错误说sent2 没有定义，你需要先输入from nltk.book import *）。

    1. >>> sent2
    2. ['The', 'family', 'of', 'Dashwood', 'had', 'long',
    3. 'been', 'settled', 'in', 'Sussex', '.']
    4. >>> sent3
    5. ['In', 'the', 'beginning', 'God', 'created', 'the',
    6. 'heaven', 'and', 'the', 'earth', '.']
    7. >>>

    注意

    轮到你来： 通过输入名字、等号和一个单词列表, 组建几个你自己的句子，如ex1 = ['Monty', 'Python', 'and', 'the', 'Holy', 'Grail']。重复一些我们先前在第1 节看到的其他 Python 操作，如：sorted(ex1), len(set(ex1)), ex1.count('the')。

    令人惊喜的是，我们可以对列表使用 Python 加法运算。两个列表相加[1]创造出一个新的列表，包括第一个列表的全部，后面跟着第二个列表的全部。

    1. >>> ['Monty', 'Python'] + ['and', 'the', 'Holy', 'Grail'] ![[1]](/projects/nlp-py-2e-zh/Images/4b5cae275c53c53ccc8f2f779acada3e.jpg)
    2. ['Monty', 'Python', 'and', 'the', 'Holy', 'Grail']
    3. >>>

    注意

    这种加法的特殊用法叫做连接；它将多个列表组合为一个列表。我们可以把句子连接起来组成一个文本。

    不必逐字的输入列表，可以使用简短的名字来引用预先定义好的列表。

    1. >>> sent4 + sent1
    2. ['Fellow', '-', 'Citizens', 'of', 'the', 'Senate', 'and', 'of', 'the',
    3. 'House', 'of', 'Representatives', ':', 'Call', 'me', 'Ishmael', '.']
    4. >>>

    如果我们想要向链表中增加一个元素该如何？这种操作叫做追加。当我们对一个列表使用append()时，列表自身会随着操作而更新。

    1. >>> sent1.append("Some")
    2. >>> sent1
    3. ['Call', 'me', 'Ishmael', '.', 'Some']
    4. >>>