在Python中,可以使用正则表达式库re来实现将字符串tokenize并保留分隔符。以下是一个示例代码: 代码语言:python 代码运行次数:0 复制Cloud Studio 代码运行 import re def tokenize_string(string): # 使用正则表达式匹配字母和数字,并保留分隔符 tokens = re.findall(r'\w+|[^\w\s]', string) return tokens...
from tokenizers.pre_tokenizers import WhitespaceSplit, BertPreTokenizer # Text to pre-tokenize text = ("this sentence's content includes: characters, spaces, and " \ "punctuation.") # Instantiate pre-tokenizer bpt = BertPreTokenizer() # Pre-tokenize the text bpt.pre_tokenize_str(example_sent...
wss=WhitespaceSplit()bpt=BertPreTokenizer()# Pre-tokenize the textprint('Whitespace Pre-Tokenizer:')print_pretokenized_str(wss.pre_tokenize_str(text))#Whitespace Pre-Tokenizer:#"this","sentence's","content","includes:","characters,","spaces,",#"and","punctuation.",print('\n\nBERT Pre-T...
print_pretokenized_str(wss.pre_tokenize_str(text))#Whitespace Pre-Tokenizer:#"this","sentence's","content","includes:","characters,","spaces,",#"and","punctuation.",print('\n\nBERT Pre-Tokenizer:') print_pretokenized_str(bpt.pre_tokenize_str(text))#BERT Pre-Tokenizer:#"this","senten...
, print('\n\nBERT Pre-Tokenizer:') print_pretokenized_str(bpt.pre_tokenize_str(text)) #BERT Pre-Tokenizer: #"this", "sentence", "'", "s", "content", "includes", ":", "characters", #",", "spaces", ",", "and", "punctuation", ".", 我们可以直接从常见的标记器(如GPT-2...
print([i for i in word_tokenize(s) if i.isalpha()])最终结果展示：word_tokenize()切分单词 四、re. findall()法 我们利用正则表达式模块中的findall(), 根据正则表达式【[A-z-]+】查找所有的单词，并生成这些单词的列表。最后再通过i.lower()来最小化单词。import re s="Hello! Life is short, ...
三、NLTK中的word_tokenize()法 这种方法需要导入自然语方处理工具包NLTK，然后利用其中的word_tokenize...
from tokenize import tokenize, untokenize, NUMBER, STRING, NAME, OP from io import BytesIO def decistmt(s): """Substitute Decimals for floats in a string of statements. >>> from decimal import Decimal >>> s = 'print(+21.3e-5*-.1234/81.7)' >>> decistmt(s) "print (+Decimal ('...
四种模糊匹配方法 1、ratio()——使用纯Levenshtein Distance进行匹配。 2、partial_ratio()——基于最佳的子串(substrings)进行匹配 3、token_sort_ratio——对字符串进行标记(tokenizes)并在匹配之前按字母顺序对它们进行排序
由于PEP 701 中的更改,通过 tokenize 模块生成令牌(token)的速度最多可提高 64%。 安全改进: 用来自 HACL* 项目的经过正式验证的代码替代 SHA1, SHA3, SHA2-384, SHA2-512 和 MD5 的内置 hashlib 实现。 这些内置实现保留作为仅在当 OpenSSL 未提供它们时使用的回退选项。