Accessing Text Corpora and Lexical Resources(文本语料库和词汇资源)
常用文本预料和词汇资源，如何通过python访问这些资源。
2.1 Accessing Text Corpora
语料：大量的文本资源。
访问语料的三个接口： raw(fileids) /sents(fileids) / words(fileids)
Gutenberg Corpora
nltk.corpus.gutenberg，通过raw(fileid)/sents(fileid)/words(fileid)访问文本内容。
nltk.corpus.gutenberg.words(fileids=None):根据文件id返回文件对应的内容。,可以将其转换为nltk.text对象，从可以可以使用nltk.text.Text中的方法，concordance,collocations,count等；
nltk.corpus.gutenberg.sents(fileids=None):根据文件id返回文件对应的句子。
nltk.corpus.gutenberg.raw(fileid=None):返回原始文件。
Web and Chat Text
来自web上的论坛/对话等资源，相对不太正式的语言。
nltk.corpus.webtext:论坛文本资源；
nltk.corpus.nps_chat：对话资源
Brown Corpus
第一个百万级别的英文电子语料。
nltk.corpus.brown。words(fildids)/sents(fileids)/raw(fileids)
常用语研究不同文体直接的差别
条件频率分布：nltk.probability.ConditionalFreqDist（cond_simple)
Reuter Corpus
nltk.corpus.reuter . 注释文本语料
Corpus in Other Language
2.2 Conditional Freqency Distributions
nltk.probability.ConditionalFreqDist(cond_sample)：从样本中生成条件分布。其中，每个样本由条件-样本对组成，不同于nltk.probability.FeqDist的由样本组成。
在很多nlp任务中都非常有用。
2.3 More Python: Reusing Code
2.4 Lexical Resources
词汇资源：单词/词语和对应的信息，如pos等。
Wordlist Corpora
来自unix/usr/dict/words的资源，主要用于拼写检查。
nltk.corpus.stopwords
发音字典
单词和他对应的发音。
2.5 WordNet(MATTER)
面向语义的英语词典
nltk.corpus.wordnet