python怎么在不使用模块的前提下进行英文分词
时间: 2024-02-13 22:06:35 浏览: 17
在不使用任何模块的情况下进行英文分词可以使用基本的字符串操作和条件语句来实现。以下是一个简单的英文分词的实现示例:
```python
text = "This is a sample sentence."
# 去除标点符号
punctuations = '''!()-[]{};:'"\,<>./?@#$%^&*_~'''
for char in text:
if char in punctuations:
text = text.replace(char, "")
# 将字符串转换为小写
text = text.lower()
# 分词
words = text.split()
print(words)
```
输出结果为:
```python
['this', 'is', 'a', 'sample', 'sentence']
```
这个实现方式只是一个简单的示例,无法处理复杂的语言结构和缩写等特殊情况。因此,推荐使用现有的分词模块进行英文分词。
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```python
import jieba
import math
# 定义停用词,可根据实际情况增减
stopwords = {'的', '在', '了', '是', '和', '有', '也', '被', '等', '到', '与', '中', '对', '能', '为', '之', '与', '及', '其', '或', '这', '以', '但', '还', '就', '吗', '啊', '呢', '哦', '嗯', '哈', '哇', '嘛', '么'}
# 计算TF值
def get_tf(text):
tf_dict = {}
words = list(jieba.cut(text))
word_count = len(words)
for word in words:
if word not in stopwords:
tf_dict[word] = tf_dict.get(word, 0) + 1
for word in tf_dict:
tf_dict[word] = tf_dict[word] / word_count
return tf_dict
# 计算IDF值
def get_idf(word, corpus):
idf_count = 0
for text in corpus:
if word in text:
idf_count += 1
return math.log(len(corpus) / (idf_count + 1))
# 计算TF-IDF值
def get_tfidf(text, corpus):
tfidf_dict = {}
tf_dict = get_tf(text)
for word in tf_dict:
idf = get_idf(word, corpus)
tfidf_dict[word] = tf_dict[word] * idf
return tfidf_dict
# 测试代码
if __name__ == '__main__':
corpus = ['这是一个测试文本', '这是另外一个测试文本', '这是第三个测试文本']
text = '这是一个测试文本,用于测试TF-IDF算法的实现'
tfidf_dict = get_tfidf(text, corpus)
print(tfidf_dict)
```
在上面的代码中,我们使用了jieba库进行中文分词,计算TF值和IDF值,最后计算TF-IDF值。可以根据实际情况调整停用词表和语料库。
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```
import paddle
from paddlenlp.data import Pad
from paddlenlp.data import Stack
from paddlenlp.data import Tuple
# 使用Tokenizer进行分词和padding
tokenizer = paddlenlp.data.BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')
text_batch = [
"I love PaddlePaddle!",
"I also love PaddleNLP!",
"I use PaddleNLP to do natural language processing tasks."
]
tokenized_batch = [tokenizer.tokenize(text) for text in text_batch]
max_seq_len = 32
token_id_batch = [tokenizer.convert_tokens_to_ids(tokenized) for tokenized in tokenized_batch]
pad_token_id = tokenizer.pad_token_id
batchify_fn = lambda samples, fn=Tuple(
Stack(axis=0), Pad(pad_val=pad_token_id, pad_right=False, axis=0),
Stack(axis=0))
data_loader = paddle.io.DataLoader(dataset=token_id_batch, batch_size=3, collate_fn=batchify_fn)
for batch_data in data_loader:
input_ids, token_type_ids, attention_mask = batch_data
# 这里省略具体的模型输入处理过程...
```
注意:这只是一个简单的示例,实际上,Tokenizer的实现还包括了一些特殊的token处理和文本清理等问题,具体使用时需要根据具体情况调整。