tokens = nltk.word_tokenize(TarWord) tagggedT = nltk.pos_tag(tokens)运行这两行代码之后，如何操作取出名词

你可以使用以下代码来提取名词：

nouns = [word for (word, pos) in taggedT if pos.startswith('N')]

这段代码会遍历标记化后的单词列表，如果单词的词性标注以 "N" 开头（即名词），则将该单词添加到名词列表中。你可以根据需要对变量名和条件进行修改。

相关问题

tokens_list = [nltk.word_tokenize(doc) for doc in document_list] stopwords =

代码片段中tokens_list是一个列表，包含了通过nltk.word_tokenize函数对document_list中的每个文档进行分词后得到的词汇列表。

stopwords是一个变量，常用于存储停用词的列表或集合。停用词是那些在文本中频繁出现但通常对文本分析没有实质意义的词语，例如英语中的"the"、"is"和"and"等。在代码片段中没有具体给出stopwords的值，我们可以根据具体需求自行定义或从外部导入。

在使用这段代码时，我们可以先导入nltk库，然后定义document_list为包含多个文档的列表。通过引入nltk.word_tokenize函数，我们可以将document_list中的每个文档进行分词并生成一个新的词汇列表。最后，将每个文档的词汇列表存储到tokens_list中。

如果我们还希望通过停用词过滤tokens_list，我们可以在代码片段中添加相应的逻辑。例如，我们可以使用列表推导式或循环遍历tokens_list中的每个文档的词汇列表，并判断每个词汇是否在stopwords列表中，从而将不在停用词列表中的词汇留下来。

nltk.word_tokenize自定义分隔符

`nltk.word_tokenize()` 是自然语言工具包（Natural Language Toolkit，简称 NLTK）中的一个函数，用于将一个字符串分解成单词的列表。默认情况下，该函数使用空格作为分隔符，但是你可以通过在函数调用时指定 `token_pattern` 参数来自定义分隔符。

`token_pattern` 参数是一个正则表达式，用于匹配单词的模式。你可以使用自定义的正则表达式来指定单词的分隔符。例如，如果你想将字符串中的空格和下划线 `_` 都作为分隔符，可以使用以下代码：

import nltk

# 自定义分隔符正则表达式
pattern = r'\w+|[^\w\s]'

# 覆盖默认的分隔符
tokens = nltk.tokenize.regexp_tokenize("Hello_world! How are you?", pattern)

print(tokens)

输出结果为：

['Hello', '_', 'world', '!', 'How', 'are', 'you', '?']

在这个例子中，我们使用了一个正则表达式 `r'\w+|[^\w\s]'`，其中 `\w+` 匹配任意单词字符（字母、数字、下划线），`[^\w\s]` 匹配任意非单词字符和非空格字符。因此，该正则表达式匹配了空格和下划线之外的所有字符作为单词的分隔符。

在 NLTK 中，还有其他一些用于分词的函数，如 `nltk.tokenize.wordpunct_tokenize()` 和 `nltk.tokenize.casual_tokenize()`，它们也支持自定义分隔符。你可以根据具体情况选择合适的函数。