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NLTK はテキスト ファイルからの文抽出の問題を効果的に解決するにはどうすればよいでしょうか?

Linda Hamilton
Linda Hamiltonオリジナル
2024-12-04 01:16:09590ブラウズ

How Can NLTK Effectively Solve the Problem of Sentence Extraction from Text Files?

テキスト ファイルからの文の抽出

問題:

タスクではテキスト ファイルを分割する必要があります別々の文に分割します。ただし、正規表現などの従来のアプローチには、さまざまな文構造の不一致やニュアンスのため限界があります。

解決策: Natural Language Toolkit (NLTK)

Natural Language Toolkit (NLTK) は、文のトークン化のための堅牢なソリューションを提供します。事前トレーニングされたデータには、英語を含むさまざまな言語のモデルが含まれています。

実装:

import nltk.data

tokenizer = nltk.data.load('tokenizers/punkt/english.pickle')
fp = open("test.txt")
data = fp.read()
print('\n-----\n'.join(tokenizer.tokenize(data)))

このコードは、テキスト ファイルを分割する方法を示します。トークナイザーは高度なアルゴリズムを使用して、文末があいまいな場合を処理します。これにより、エラーが発生しやすい複雑な正規表現が不要になります。

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