中文内容的正则表达式 [\u4e00-\u9fa5]+ 用于匹配中文字符,英文内容的正则表达式 [a-zA-Z]+ 用于匹配英文字符。 对中文内容使用 jieba 进行分词,将中文句子分成词语。 对英文内容使用 nltk 的 word_tokenize 函数进行分词,将英文句子分成单词。 最后,我们输出原句子、中文内容、中文分词、英文内容和英文分词。 总...
token_word = word_tokenize(sentence) #分词 token_words = pos_tag(token_word) #词性标注 print(token_words) 1. 2. 3. 4. 5. [('3w.ναdΜāιι.com', 'CD'), ('Provide', 'NNP'), ('you', 'PRP'), ('with', 'IN'), ('a', 'DT'), ('professional', 'JJ'), ('platform...
sentence = "Natural language processing is fun."# 使用 NLTK 的 word_tokenize 函数对句子进行分词 ...
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' // 案例文本 print(sent_tokenize(examplt_text)) // 文本...
4. NLTK分句和分词(tokenize) 5. NLTK词干提取 (Stemming) 6. NLTK词形还原(Lemmatization) 7. NLTK词性标注(POS Tag) 8. NLTK中的wordnet NLTK(natural language toolkit)是一套基于python的自然语言处理工具集。 1. NLTK安装与功能描述 (1)NLTK安装 ...
tokens = word_tokenize(sentence) print(tokens) 这将输出以下结果: ['I', 'love', 'natural', 'language', 'processing', '.'] 第三步:使用jieba进行中文分词 jieba是一个流行的中文分词库。要开始使用jieba,请导入所需的库: import jieba 然后,我们可以使用`jieba.cut`函数将中文句子分词: sentence = ...
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.ne_chunk(tags...
nltk.tokenize.word_tokenize():将文本分解为单词。 nltk.tokenize.sent_tokenize():将文本分解为句子。 nltk.tokenize.line_tokenize():将文本按行分解。 断句的注意事项:断句的准确性和方法的选择取决于具体的应用和上下文。例如,中文和英文的断句方法有很大差异,因为中文没有明显的分隔符。 总结来说,NLTK的“断句...
' 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...
tokens = nltk.word_tokenize(text) print(tokens) 3. 中文文本分词 使用jieba库对中文文本进行分词: text = "这是一个样本中文句子。" tokens = jieba.cut(text) print("/".join(tokens)) 4. 英文文本词性标注 使用NLTK库对英文文本进行词性标注: text = "This is a sample English sentence." tokens ...