Python – 字符串中的 Bigrams 频率

在自然语言处理中，Bigrams（二元组）是由两个连续的词或字符组成的序列。通过计算字符串中的Bigrams频率，我们可以获得有关文本的一些有趣的信息，例如常用的词组或字符组合。

本文介绍了如何使用Python计算字符串中的Bigrams频率，并提供了一个代码示例。

1. 导入必要的库

首先，我们需要导入Python中的Counter类和nltk库。

from collections import Counter
import nltk

2. 准备文本数据

接下来，我们需要准备一个文本数据来计算Bigrams频率。我们可以使用任何文本数据，例如一段文章、一本小说或者一首歌词。在这个示例中，我们使用以下字符串作为我们的文本数据：

text = "I love Python programming"

3. 分词

在计算Bigrams频率之前，我们需要将文本数据分词。在这个示例中，我们将使用NLTK库来进行分词。

tokens = nltk.word_tokenize(text.lower())

4. 构建Bigrams

接下来，我们可以使用分词后的结果来构建Bigrams。我们可以使用Python中的列表推导式来实现。

bigrams = [(tokens[i], tokens[i + 1]) for i in range(len(tokens) - 1)]

5. 计算Bigrams频率

使用Bigrams列表，我们可以使用Counter类来计算每个Bigrams的频率。

bigrams_frequency = Counter(bigrams)

6. 输出结果

最后，我们可以按照Markdown格式输出Bigrams频率的结果。

for bigram, frequency in bigrams_frequency.items():
    print(f"- **{bigram[0]} {bigram[1]}**: {frequency}")

输出如下：

• i love: 1
• love python: 1
• python programming: 1

以上示例代码通过计算字符串中的Bigrams频率，将文本数据转化为有关文本的有趣信息。你可以尝试使用不同的文本数据来获取更多有关特定文本的洞见。请记得与他人分享你的发现，帮助推动自然语言处理技术的发展。