一：词链表的概念
词链表其实就是Python中序列的意思，只不过这个列表存储的内容是一个个单词。字、词、句、段落再到篇章，由小到大。如：
sentence=['call','me','Ishmael']，这就是一个简单的词链表。关于列表是Python的存储结构，另外两种还有字典及元祖，值得注意的是元祖和字符串是不可变的序列。关于序列的相关操作如分片、合并、索引等可以查阅相关书籍。
这里有几个基本操作列一下：
（1）追加单词：sentence.append('word')。在sentence 的列表尾部添加一个指定单词word。
（2）返回一个列表中指定单词的索引值（即位置序号），sentence.index('word')。
（3）找出指定索引位置的单词：sentence[i]，假设列表长度为n，则i的范围为0至n-1。
（4）分片（切片）操作：sentence[i:j]，提取出列表中i到j上的单词，但是不包括sentencep[j]。
二：简单统计单词的词频分布：FreqDist(text)函数
nltk中使用函数Freq_num=FreqDist(text)就可以统计出每个单词的词频，非常方便，另一种方法是是使用count方法一个单词一个单词的统计次数，这种方法非常笨拙，且循环量大，不采用。
FreqDist(text)返回的是一个字典，对应的键为单词，值为该单词出现的次数。利用字典，可以找到该字典中前n个出现的单词是什么。注意字典中的键不可被查找。利用命令Freq_num['whale']，即可查找到whale这个单词出现的次数。注意：字典是按键来存取，而不是通过序号即偏移来存取值。
此外，利用这个函数还可以绘制最常出现的n个单词的出现频数分布图。
如：Freq_num.plot(50,cumulative=True)，表示绘制最常出现的50个单词的出现频数分布图，如下：
此外，利用函数hapaxes还可以绘制统计出只出现一次的低频次。
如：print(Freq_num.hapaxes())
统计固定长度的单词：
统计长度大于15且词频大于7的单词，命令如下：
V=set(text)
long_words=[w for w in V if len(w)>15 and Freq_num[w]>7]
sorted(long_words)#排序。
统计固定搭配的双联词语：text.collocations()
统计指定单词的搭配情况：
from nltk.util import bigrams
list(bigrams(['word1','word2',...])
其他统计结果：
