正規表現または NLTK を使用してテキストから文を効果的に抽出するにはどうすればよいですか?

正規表現を使用した文の抽出

テキストを文に分割すると、特に他の文で使用される略語やピリオドが存在するため、いくつかの複雑さが生じます。コンテキスト。この課題に対処するために、さまざまなアプローチを検討します。

正規表現

単純なアプローチでは、正規表現を使用します。ただし、提供された正規表現は、略語を含むすべての微妙な点を確実に処理できないため、不適切である可能性があります。

Natural Language Toolkit (NLTK)

代替ソリューションでは、 NLTK は、自然言語処理のための強力なライブラリです。 NLTK の文トークナイザーは、以下のコード スニペットに示されているように、テキストを文に効率的にトークン化します。

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))

この技術を採用することで、略語やその他の潜在的な落とし穴が含まれている文であっても、テキストから文を効果的に抽出できます。

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