这段代码的含义如下：
1. `import nltk`：导入nltk库，用于自然语言处理任务。
2. `from nltk.corpus import PlaintextCorpusReader`：从nltk.corpus模块中导入PlaintextCorpusReader类，用于读取纯文本语料库。
3. `corpus_root = r’D:python test1’`：定义了一个名为corpus_root的字符串变量，存储了语料库的根目录路径。
4. `corpora = PlaintextCorpusReader(corpus_root, [‘translationclub.txt’])`：创建一个PlaintextCorpusReader对象corpora，指定语料库的根目录和要读取的文件名（此处为translationclub.txt）。
5. `corpora.fileids()`：获取语料库中的所有文件ID。
6. `myfiles = nltk.Text(corpora.words(‘translationclub.txt’))`：使用corpora.words()方法获取指定文件的单词列表，并将其传递给nltk.Text()函数，创建一个名为myfiles的Text对象。
7. `text = [word.lower() for word in myfiles if word.isalpha()]`：将myfiles中的每个单词转换为小写，并筛选出只包含字母的单词，然后将结果存储到名为text的列表变量中。
8. `cumulativeTTR = 0`：初始化累计类型记忆率cumulativeTTR为0。
9. `TTR = 0`：初始化类型记忆率TTR为0。
10. `num_of_thousand = int(len(text)/1000)`：计算text中的单词数除以1000后的整数部分，得到千词数。
11. `count_sum = 0`：初始化计数总和count_sum为0。
12. `temp_list = []`：初始化临时列表temp_list为空列表。
13. `residual_list = text[num_of_thousand*1000:len(text)]`：将text中千词数之后的单词存储到名为residual_list的列表变量中。
14. `residualTTR = len(set(residual_list))/len(residual_list)`：计算residual_list中的唯一单词数与总单词数的比例，得到残余类型记忆率residualTTR。
15. `for i in range(num_of_thousand):`：对于范围在0到千词数之间的每个整数i，执行循环。
16. `temp_list = text[i*1000:(i+1)*1000]`：将text中每个千词数的子集存储到temp_list列表变量中。
17. `TTR = len(set(temp_list))/len(temp_list)`：计算temp_list中的唯一单词数与总单词数的比例，得到当前千词数的类型记忆率TTR。
18. `cumulativeTTR = cumulativeTTR + TTR`：将当前千词数的类型记忆率TTR加到累计类型记忆率cumulativeTTR上。
19. `totalTTR = cumulativeTTR + residualTTR`：计算总类型记忆率totalTTR，即累计类型记忆率与残余类型记忆率之和。
20. `stdTTR = totalTTR/(num_of_thousand+1)`：计算标准化类型记忆率stdTTR，即总类型记忆率除以千词数加1。
21. `print(‘–Results–‘)`：打印结果标题。
22. `print(‘Tokens:’, len(text))`：打印text中的单词数，即标记数。
23. `print(‘Types:’, len(set(text)))`：打印text中的唯一单词数，即类型数。
24. `print(‘Types/Tokens:’, len(set(text))/len(text))`：打印类型数与标记数的比值，即类型标记比。
25. `print(‘STTR:’,stdTTR)`：打印标准化类型记忆率stdTTR。
总结：该代码使用nltk库读取指定路径中的纯文本文件，统计算了文本语料中的标记数、类型
运行结果如下：
–Results–
Tokens: 1925
Types: 552
Types/Tokens: 0.28675324675324676
STTR: 0.361040540540540
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转载来源：翻译圈
转载编辑：黎志辉