정규 표현식을 넘어서 문장 분할에 대한 최선의 접근 방식은 무엇입니까?

문장 분할을 위한 정규 표현식의 대안

대문자 시작과 함께 다양한 문장 끝 구두점을 통합하면 정규 표현식을 사용하는 문장 분할기가 가능합니다. 그럴듯한 해결책이 등장합니다. 그러나 이러한 정규 표현식은 점으로 끝나는 약어의 미묘한 배치를 만날 때 종종 불완전한 성능을 나타냅니다.

NLTK(Natural Language Toolkit)는 전용 모듈을 포함하여 자연어 처리를 위한 포괄적인 도구를 제공합니다. 문장 분할을 위해. 이 모듈에는 텍스트를 문장으로 정확하게 분할하고 약어 처리 등의 복잡성을 처리할 수 있는 정교한 알고리즘이 탑재되어 있습니다.

NLTK를 사용한 문장 분할 구현은 다음 단계를 통해 달성할 수 있습니다.

1. NLTK 라이브러리를 코드로 가져옵니다.
2. 영어용으로 특별히 설계된 NLTK English Punkt 토크나이저를 로드합니다. 토큰화.
3. 문장으로 분할하려는 텍스트 파일을 엽니다.
4. 텍스트 파일의 내용을 문자열 변수로 읽어옵니다.
5. 토큰나이저를 활용하여 텍스트를 분할합니다.
6. 결과 문장 목록을 다음으로 구분하여 인쇄하세요. newlines.

예제 코드:

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)))

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