Python+NLTK自然语言处理学习（三）：计算机自动学习机制

本文演示使用NLTK让计算机学习如何通过名字识别性别。

1、导入NLTK：

import nltkfrom nltk.book import *

2、定义学习方法

def gender_features(word):      return {'last_letter':word[-1]}

3、导入学习的姓名-性别名单：

from nltk.corpus import namesimport randomnames=([(name,'male') for name in names.words('male.txt')] + [(name,'female') for name in names.words('female.txt')])random.shuffle(names)

4、开始学习

f = [(gender_features(n),g) for (n,g) in names]trainset,testset = f[500:],f[:500]c = nltk.NaiveBayesClassifier.train(trainset)

5、测试：

c.classify(gender_features('Neo'))c.classify(gender_features('Trinity'))