テキストで発生する頻度を含む単語のリストを提供するコードがいくつかあります。コードが上位10単語を自動的にARFFに変換するようにしようとしています
@RELATION 単語頻度
@ATTRIBUTE 単語文字列 @ATTRIBUTE 頻度 数値
上位 10 件は頻度とともにデータとして表示されます。
現在のコードでこれを行う方法に苦労しています
import re
import nltk
# Quran subset
filename = 'subsetQuran.txt'
# create list of lower case words
word_list = re.split('\s+', file(filename).read().lower())
print 'Words in text:', len(word_list)
word_list2 = [w.strip() for w in word_list if w.strip() not in nltk.corpus.stopwords.words('english')]
# create dictionary of word:frequency pairs
freq_dic = {}
# punctuation and numbers to be removed
punctuation = re.compile(r'[-.?!,":;()|0-9]')
for word in word_list2:
# remove punctuation marks
word = punctuation.sub("", word)
# form dictionary
try:
freq_dic[word] += 1
except:
freq_dic[word] = 1
print '-'*30
print "sorted by highest frequency first:"
# create list of (val, key) tuple pairs
freq_list2 = [(val, key) for key, val in freq_dic.items()]
# sort by val or frequency
freq_list2.sort(reverse=True)
freq_list3 = list(freq_list2)
# display result
for freq, word in freq_list2:
print word, freq
f = open("wordfreq.txt", "w")
f.write( str(freq_list3) )
f.close()
これを行う方法は本当に私の頭を悩ませています!