当代自然语言处理都是基于统计的，统计自然需要很多样本，因此语料和词汇资源是必不可少的，本节介绍语料和词汇资源的重要性和获取方式

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NLTK语料库

NLTK包含多种语料库，举一个例子：Gutenberg语料库，执行：

nltk.corpus.gutenberg.fileids()

返回Gutenberg语料库的文件标识符

[u'austen-emma.txt', u'austen-persuasion.txt', u'austen-sense.txt', u'bible-kjv.txt', u'blake-poems.txt', u'bryant-stories.txt', u'burgess-busterbrown.txt', u'carroll-alice.txt', u'chesterton-ball.txt', u'chesterton-brown.txt', u'chesterton-thursday.txt', u'edgeworth-parents.txt', u'melville-moby_dick.txt', u'milton-paradise.txt', u'shakespeare-caesar.txt', u'shakespeare-hamlet.txt', u'shakespeare-macbeth.txt', u'whitman-leaves.txt']

nltk.corpus.gutenberg就是gutenberg语料库的阅读器，它有很多实用的方法，比如：

nltk.corpus.gutenberg.raw('chesterton-brown.txt')：输出chesterton-brown.txt文章的原始内容

nltk.corpus.gutenberg.words('chesterton-brown.txt')：输出chesterton-brown.txt文章的单词列表

nltk.corpus.gutenberg.sents('chesterton-brown.txt')：输出chesterton-brown.txt文章的句子列表

类似的语料库还有：

from nltk.corpus import webtext：网络文本语料库，网络和聊天文本

from nltk.corpus import brown：布朗语料库，按照文本分类好的500个不同来源的文本

from nltk.corpus import reuters：路透社语料库，1万多个新闻文档

from nltk.corpus import inaugural：就职演说语料库，55个总统的演说

语料库的一般结构

以上各种语料库都是分别建立的，因此会稍有一些区别，但是不外乎以下几种组织结构：散养式（孤立的多篇文章）、分类式（按照类别组织，相互之间没有交集）、交叉式（一篇文章可能属于多个类）、渐变式（语法随着时间发生变化）

语料库的通用接口

fileids()：返回语料库中的文件

categories()：返回语料库中的分类

raw()：返回语料库的原始内容

words()：返回语料库中的词汇

sents()：返回语料库句子

abspath()：指定文件在磁盘上的位置

open()：打开语料库的文件流

加载自己的语料库

收集自己的语料文件（文本文件）到某路径下（比如/tmp)，然后执行：

>>> from nltk.corpus import PlaintextCorpusReader>>> corpus_root = '/tmp'>>> wordlists = PlaintextCorpusReader(corpus_root, '.*')>>> wordlists.fileids()

条件频率分布

条件分布大家都比较熟悉了，就是在一定条件下某个事件的概率分布。自然语言的条件频率分布就是指定条件下某个事件的频率分布。

比如要输出在布朗语料库中每个类别条件下每个词的概率：

# coding:utf-8import sysreload(sys)sys.setdefaultencoding( "utf-8" )import nltkfrom nltk.corpus import brown# 链表推导式，genre是brown语料库里的所有类别列表，word是这个类别中的词汇列表# (genre, word)就是类别加词汇对genre_word = [(genre, word)        for genre in brown.categories()        for word in brown.words(categories=genre)        ]# 创建条件频率分布cfd = nltk.ConditionalFreqDist(genre_word)# 指定条件和样本作图cfd.plot(conditions=['news','adventure'], samples=[u'stock', u'sunbonnet', u'Elevated', u'narcotic', u'four', u'woods', u'railing', u'Until', u'aggression', u'marching', u'looking', u'eligible', u'electricity', u'$25-a-plate', u'consulate', u'Casey', u'all-county', u'Belgians', u'Western', u'1959-60', u'Duhagon', u'sinking', u'1,119', u'co-operation', u'Famed', u'regional', u'Charitable', u'appropriation', u'yellow', u'uncertain', u'Heights', u'bringing', u'prize', u'Loen', u'Publique', u'wooden', u'Loeb', u'963', u'specialties', u'Sands', u'succession', u'Paul', u'Phyfe'])

注意：这里如果把plot直接换成tabulate ，那么就是输出表格形式，和图像表达的意思相同

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我们还可以利用条件频率分布，按照最大条件概率生成双连词，最终生成一个随机文本

这可以直接使用bigrams()函数，它的功能是生成词对链表。

创建python文件如下：

# coding:utf-8import sysreload(sys)sys.setdefaultencoding( "utf-8" )import nltk# 循环10次，从cfdist中取当前单词最大概率的连词,并打印出来def generate_model(cfdist, word, num=10):    for i in range(num):        print word,        word = cfdist[word].max()# 加载语料库text = nltk.corpus.genesis.words('english-kjv.txt')# 生成双连词bigrams = nltk.bigrams(text)# 生成条件频率分布cfd = nltk.ConditionalFreqDist(bigrams)# 以the开头，生成随机串generate_model(cfd, 'the')

执行效果如下：

the land of the land of the land of the

the的最大概率的双连词是land，land最大概率双连词是of，of最大概率双连词是the，所以后面就循环了

其他词典资源

有一些仅是词或短语以及一些相关信息的集合，叫做词典资源。

词汇列表语料库：nltk.corpus.words.words()，所有英文单词，这个可以用来识别语法错误

停用词语料库：nltk.corpus.stopwords.words，用来识别那些最频繁出现的没有意义的词

发音词典：nltk.corpus.cmudict.dict()，用来输出每个英文单词的发音

比较词表：nltk.corpus.swadesh，多种语言核心200多个词的对照，可以作为语言翻译的基础

同义词集：WordNet，面向语义的英语词典，由同义词集组成，并组织成一个网络