python-自然语言分析-第一章习题参考答案.doc

Python是一种强大的编程语言，特别适合于自然语言处理（NLP）任务。在“python-自然语言分析-第一章习题参考答案.doc”文档中，我们看到了一系列关于Python编程和NLP基础知识的问题及其解答。 1. Python解释器可以作为计算器，允许用户输入数学表达式，如12/(4+112/(4+1)。这展示了Python的动态类型特性，能够直接计算数学表达式。 2. 讨论了26个字母组成的字符串数量，例如10个字母的字符串有26的10次方种组合。对于100个字母的字符串，可以计算为26的100次方，这个数值是一个巨大的长整数。 3. 在Python中，乘法运算符可以用于列表，如['Monty', 'Python'] * 20会生成一个新的列表，其中包含原始列表的20个副本。同样，3 * sent1（假设sent1是一个列表）也会将sent1复制3次并合并。 4. 在NLP领域，我们使用nltk库来处理文本数据。通过导入nltk和使用`len()`函数，可以计算text2中的词数和不同词的数量。使用`set()`可以去除重复项，`sorted()`进行排序，进一步分析文本内容。 5. 表格1-1比较了幽默和言情小说的词汇多样性。结果表明，言情小说的词汇更加丰富，这通常意味着更高的文学质量和更复杂的语言结构。 6. 使用nltk的`FreqDist`和`dispersion_plot`函数，可以分析《理智与情感》中主角Elinor、Marianne、Edward和Willoughby的出现频率和分布。这有助于理解角色在整个故事中的重要性和互动。通过`concordance`函数，可以查看特定单词的上下文，帮助识别人物关系，比如可能的夫妻组合。 7. `collocations`函数用于查找text5中的常见词组，这有助于识别文本中的短语和常用搭配。 8. 表达式`len(set(text4))`计算了text4中唯一字符的数量，包括标点符号。这个过程首先将文本转化为集合，然后计算集合元素的个数。这种方法可以快速去除重复字符，了解文本的唯一字符基础。 9. 关于字符串操作，我们可以通过直接输出变量名或使用`print`语句显示字符串内容。字符串连接时，如my_string+my_string，不会自动添加空格。要解决这个问题，可以在每个字符串后面附加一个空格字符串，如(my_string+' '*3)，这样连接后的字符串就会有空格分隔。 这些练习涵盖了Python的基础知识，如算术运算、列表操作、字符串处理，以及使用nltk库进行文本分析。通过这些习题，学习者可以深入理解Python在NLP中的应用，并提升编程和数据分析能力。