Windows下nltk模組安裝及簡單測試

使用pip install nltk安裝

import nltk

nltk.download(
)

如果不採用預設目錄需配置環境變數

資料集（男性和女性的姓名）

def

gender_features
(word)
:return

# 加入男性姓名

namesljl =
[(name,
'male'
)for name in names.words(
'male.txt')]
# 加入女性姓名
namesljl = namesljl +
[[name,
'female'
]for name in names.words(
'female.txt')]
# 隨機排列
random.shuffle(namesljl)

features =

[(gender_features(n)
, g)
for(n, g)
in namesljl]

train_set, test_set = features[

500:
], features[
:500
]

classifier = nltk.maxentclassifier.train(train_set)

# 測試用例1

print
(classifier.classify(gender_features(
"neo"))
)# 測試用例2
print
(classifier.classify(gender_features(
"trinity"))
)# 測試用例3
print
(nltk.classify.accuracy(classifier, test_set)
)

male

female
0.772

'''

description: 最大熵分類器測試
autor: larfii
lastedittime: 2020-11-24 01:27:40
'''import nltk
from nltk.corpus import names
import random
defgender_features
(word)
:return
namesljl =
[(name,
'male'
)for name in names.words(
'male.txt')]
namesljl = namesljl +
[[name,
'female'
]for name in names.words(
'female.txt')]
random.shuffle(namesljl)
features=
[(gender_features(n)
, g)
for(n, g)
in namesljl]
train_set, test_set = features[
500:
], features[
:500
]classifier = nltk.maxentclassifier.train(train_set)
print
(classifier.classify(gender_features(
"neo"))
)print
(classifier.classify(gender_features(
"trinity"))
)print
(nltk.classify.accuracy(classifier,test_set)
)

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