def extract_sentence(content): """第一步: 分句+分词+基础数据预处理""" sentences = split_document(content) tmp_all_sentences_words = [_seg_sent(sen) for sen in sentences] all_sentences_words = [words for words in tmp_all_sentences_words if len(words)] all_sentences = [''.join(words) for words in all_sentences_words]

这段代码是一个函数，接受一个参数 content，代表要处理的文本内容。函数的作用是将文本内容分成句子，并对每个句子进行分词和基础数据预处理。

具体来说，函数首先调用一个名为 split_document 的函数，将文本内容分成若干个句子。然后对于每个句子，调用名为 _seg_sent 的函数，将其分词并去除一些无用的词语。最后将所有句子的分词结果保存在 all_sentences_words 列表中，并将每个句子的分词结果拼接起来，保存在 all_sentences 列表中。

需要注意的是，这里的分词和基础数据预处理是通过调用外部函数实现的，代码中并没有给出这些函数的具体实现。

相关问题

import fitz # PyMuPDF库 import os # 读取PDF文件的内容 def read_pdf(file_path): doc = fitz.open(file_path) content = "" for page in doc: content += page.getText("text") doc.close() return content # 去除字符串中的空格和空行 def remove_spaces(text): return "\n".join([line.strip() for line in text.split("\n") if line.strip()]) # 将字符串按中文句号分割成多个语句 def split_sentences(text): sentences = [] for sentence in text.split("。"): sentence = sentence.strip() if sentence: sentences.append(sentence + "。") return sentences # 读取指定目录下所有PDF文件的内容并合并成一个字符串 def read_all_pdfs(dir_path): all_content = "" for file_name in os.listdir(dir_path): if file_name.endswith(".pdf"): file_path = os.path.join(dir_path, file_name) content = read_pdf(file_path) content = remove_spaces(content) all_content += content return all_content # 将字符串按中文句号分割成多个语句并打印出来 def print_sentences(text): sentences = split_sentences(text) for sentence in sentences: print(sentence) # 测试 dir_path = r"D:\点宽学院" all_content = read_all_pdfs(dir_path) print_sentences(all_content)这是我的代码显示Traceback (most recent call last): File "D:\python+pycharm\ceshi.py", line 44, in <module> all_content = read_all_pdfs(dir_path) File "D:\python+pycharm\ceshi.py", line 31, in read_all_pdfs content = read_pdf(file_path) File "D:\python+pycharm\ceshi.py", line 8, in read_pdf content += page.getText("text") AttributeError: 'Page' object has no attribute 'getText'，如何修改呢

这个错误提示说明 `Page` 对象没有 `getText` 方法。可能是因为你使用的 PyMuPDF 版本不同于示例代码中使用的版本。建议尝试以下两种方法：

1. 使用 `extract_text()` 方法代替 `getText()` 方法，例如：

content += page.extract_text()

2. 使用 PyMuPDF 最新版本（1.18.8），因为该版本支持 `getText()` 方法。可以通过以下命令安装最新版本：

pip install PyMuPDF==1.18.8

希望能够帮到你！

#分句分词 import pandas as pd import nltk import re import jieba hu = pd.read_csv('D:\文本挖掘\douban_data.csv',error_bad_lines=False #加入参数 ,encoding = 'gb18030') def cut_sentence(text): # 使用jieba库进行分词 seg_list = jieba.cut(text, cut_all=False) # 根据标点符号进行分句 sentence_list = [] sentence = '' for word in seg_list: sentence += word if word in ['。', '！', '？']: sentence_list.append(sentence) sentence = '' if sentence != '': sentence_list.append(sentence) return sentence_list # 获取需要分词的列 content_series =hu['comment'] # 对某一列进行分句 # sentences = [] # for text in content_series: # sentences.extend(nltk.sent_tokenize(text)) # 对每个元素进行分句 # cut_series = content_series.apply(lambda x: nltk.sent_tokenize(x)) cut_series = content_series.apply(lambda x: cut_sentence(x)) # # 对每个元素进行分词 # cut_series = content_series.apply(lambda x: nltk.word_tokenize(x)) # 将分词后的结果添加到原始的DataFrame中 xxy = pd.concat([comments, cut_series.rename('cut_sentences')], axis=1)

这段代码的作用是将一个包含评论的数据集进行分句和分词处理，并将处理后的结果添加到原始的DataFrame中。具体来说，它首先使用pandas库读取一个csv文件，然后定义了一个cut_sentence函数，使用jieba库进行分词，并根据标点符号进行分句。接着，它将需要分词的列取出，使用apply函数对每个元素进行分句和分词处理，得到一个Series对象。最后，它使用concat函数将原始DataFrame和分词后的Series对象按列合并，并将列名分别命名为comments和cut_sentences。