Wie kann ich mithilfe regulärer Ausdrücke oder NLTK effektiv Sätze aus Text extrahieren?

Sätze mithilfe regulärer Ausdrücke extrahieren

Das Aufteilen eines Textes in Sätze stellt mehrere Komplexitäten dar, insbesondere aufgrund der Anwesenheit von Abkürzungen und Punkten, die in anderen Sätzen verwendet werden Kontexte. Um dieser Herausforderung zu begegnen, untersuchen wir verschiedene Ansätze.

Reguläre Ausdrücke

Ein einfacher Ansatz verwendet reguläre Ausdrücke. Der bereitgestellte reguläre Ausdruck ist jedoch möglicherweise unzureichend, da er nicht alle Feinheiten, einschließlich Abkürzungen, zuverlässig verarbeiten kann.

Natural Language Toolkit (NLTK)

Eine alternative Lösung nutzt die NLTK, eine leistungsstarke Bibliothek für die Verarbeitung natürlicher Sprache. Der Satz-Tokenizer von NLTK, wie im folgenden Codeausschnitt gezeigt, tokenisiert Text effektiv in Sätze:

import nltk.data

# Load the English tokenizer
tokenizer = nltk.data.load('tokenizers/punkt/english.pickle')

# Read the text from a file
with open("test.txt") as fp:
    data = fp.read()

# Tokenize the text
sentences = tokenizer.tokenize(data)

# Print the tokenized sentences
print('\n-----\n'.join(sentences))

Durch den Einsatz dieser Technik kann man effektiv Sätze aus Text extrahieren, selbst solche, die Abkürzungen und andere potenzielle Fallstricke enthalten.

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