"# 使用NLTK进行中文分句defsplit_sentences(text):# 使用jieba进行分词seg_list=jieba.lcut(text)# 连接为字符串seg_text=" ".join(seg_list)# 使用NLTK的punkt模型进行分句sentences=nltk.tokenize.sent_tokenize(seg_text)returnsentences# 获取分句结果sentences=split_sentences(text)# 输出分句结果fori,sentence...
英文分句:nltk.sent_tokenize :对文本按照句子进行分割 英文分词:nltk.word_tokenize:将句子按照单词进行分隔,返回一个列表 from nltk.tokenize import sent_tokenize,word_tokenize // 导入 分句、分词模块 from nltk.corpus import stopwords // 导入停止词模块 examplt_text = 'hello word. How are you' // ...
NLTK进行分句 函数: sent_tokenize(text,language=‘english’) 参数: text : 将要被分割的语句文本 language:Punkt分句程序指定模型名字,可忽略 返回值: list类型:使用NTLK推荐分句程序得到的结果 示例: NLTK进行分词 函数: word_tokenize(text,language=‘english’) 参数: text:将要进行分词的句子文本 language:Pun...
print(sent_tokenize(data)) 代码执行结果如下: ['All work and no play makes jack dull boy.', 'All work and no play makes jack a dull boy.'] 提示:和分词一样,NLTK 同样不支持对中文的分句。具体支持哪些语言的分句,可以参考 nltk_data --> tokenizers --> punkt,进入这个文件夹后就一目了...
是自然语言处理工具包(Natural Language Toolkit)中的一个函数,用于将文本分割成句子。它是基于规则的分句器,通过识别句子中的标点符号和其他特定的语法规则来确定句子的边界。 NLTK sent_tokenize的优势在于它能够处理不同语言和不同文本类型的句子分割。它可以处理包括英语、中文、法语等多种语言的文本,并且可以适应不...
>>> sentences = sent_tokenizer.tokenize(paragraph) >>> sentences ['The first time I heard that song was in Hawaii on radio.', 'I was just a kid, and loved it very much!', 'What a fantastic song!'] 由此,我们便把一段话成功分句了。
' englishTokens = word_tokenize(s1) chineseTokens = word_tokenize(s) # 分句和分词 print("英文分句", sent_tokenize(s1)) print("英文分词", englishTokens) print("中文分句", sent_tokenize(s)) print("中文分词", chineseTokens) # 词性标注 # 分词之后才可以进行词性标注 englishTags = nltk.pos...
sentences = nltk.sent_tokenize(EXAMPLE_TEXT) print(sentences)# 分句 tokens = nltk.word_tokenize(EXAMPLE_TEXT) print(tokens)# 分词 默认的分词在遇到Isn’t这样的缩写(contraction)时会分成Is和n’t,如果不喜欢,可以用dir(nltk.tokenize)查看别的分词器并使用。
sent_tokenizer= nltk.data.load('tokenizers/punkt/english.pickle') paragraph="The first time I heard that song was in Hawaii on radio. I was just a kid, and loved it very much! What a fantastic song!"#分句sentences =sent_tokenizer.tokenize(paragraph)print(sentences) ...
一、NLTK进行分词 用到的函数: nltk.sent_tokenize(text) #对文本按照句子进行分割 nltk.word_tokenize(sent) #对句子进行分词 二、NLTK进行词性标注 用到的函数: nltk.pos_tag(tokens)#tokens是句子分词后的结果,同样是句子级的标注 三、NLTK进行命名实体识别(NER) 用到的函数: nltk.n... 查看原文 nltk...