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Python – Bigrams

Python – Bigrams

一些英文单词经常一起出现。例如 – Sky High， do or die，best performance， heavy rain等等。因此，在文本文档中，我们可能需要识别出这样的词语对，这将有助于情感分析。首先，我们需要从现有句子中生成这样的单词对，并保持它们当前的顺序。这些对称为bigrams。Python具有作为NLTK库的一部分的bigram函数，该函数帮助我们生成这些对。

示例

import nltk

word_data = "The best performance can bring in sky high success."
nltk_tokens = nltk.word_tokenize(word_data)     

print(list(nltk.bigrams(nltk_tokens)))

当我们运行上面的程序时，我们得到以下输出 –

[('The', 'best'), ('best', 'performance'), ('performance', 'can'), ('can', 'bring'), 
('bring', 'in'), ('in', 'sky'), ('sky', 'high'), ('high', 'success'), ('success', '.')]

可以将此结果用于对给定文本中此类对的频率进行统计分析。这将与文本主体中所描述的一般情绪相关联。

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