黄聪：Python+NLTK自然语言处理学习（二）：常用方法（similar、common_contexts、generate）
一、similar用来识别文章中和搜索词相似的词语，可以用在搜索引擎中的相关度识别功能中。
text1.similar("monstrous")
查询出了text1中与monstrous相关的所有词语：
二、common_contexts
用来识别2个关键词相似的词语。
text2.common_contexts(["monstrous","very"])
三、generate
用来自动生成文章。
text3.generate()
四、len
可以用于判断重复词密度
from __future__ import division
len(text3) / len(set(text3))
图中显示 正文字数/不重复词语字数 = 16，说明有15/16是无效字符。
五、count
可以用于判断关键词密度。
text3.count('smote') / len(text3)
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