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NLTK 如何有效地從文本中提取句子,處理複雜的語言細微差別?

Mary-Kate Olsen
Mary-Kate Olsen原創
2024-12-05 07:56:10819瀏覽

How Can NLTK Efficiently Extract Sentences from Text, Handling Complex Linguistic Nuances?

從文本中提取句子:綜合指南

問題:從提供的文本文件中獲取句子列表,考慮到以下內容的複雜性語言,例如縮寫和數字中使用的句點。

低效正則表達式:

re.compile('(\. |^|!|\?)([A-Z][^;↑\.<>@\^&amp;/\[\]]*(\.|!|\?) )',re.M)

使用自然語言工具包(NLTK)的解:

NLTK為句子標記化提供了強大的解決方案,如以下程式碼所示:

import nltk.data

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

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

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

# Print the tokenized sentences, separated by newlines
print('\n-----\n'.join(sentences))

NLTK 的好處解決方案:

  • 全面:考慮語言的細微差別,例如縮寫和數字中的句號。
  • 準確:提供可靠的句子邊界。
  • 高效率:不依賴複雜的正規表示式。

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