nltk.tokenize.sent_tokenize如何能处理中文数据

nltk.tokenize.sent_tokenize是一个英文句子分割器，不能直接处理中文数据。但是，你可以使用其他中文分词工具来分割中文句子，然后再使用nltk.tokenize.sent_tokenize将其分割成句子。

一个常用的中文分词工具是jieba分词库。你可以使用以下代码来将一段中文文本分割成句子：

import jieba
import re

def chinese_sent_tokenize(text):
    # 先将文本按照标点符号分割成段落
    pattern = r'[\n。？！\.\?\!]+'
    para_list = re.split(pattern=pattern, string=text)
    
    # 对每个段落进行分句
    sent_list = []
    for para in para_list:
        seg_list = jieba.cut(para)
        sent_list.extend(seg_list)
    
    # 去除空白字符和长度小于2的句子
    sent_list = [sent.strip() for sent in sent_list if len(sent.strip()) > 1]
    
    return sent_list

这个函数将输入的中文文本按照标点符号分割成段落，然后对每个段落进行jieba分词，最后将所有分词结果拼接成句子列表。你可以将这个函数作为一个中文句子分割器使用。

相关问题

nltk.tokenize模块与nltk.punkt模块关系

`nltk.tokenize` 模块和 `nltk.punkt` 模块都是 NLTK 库中用于文本分词和分句的模块。它们之间的关系是，`nltk.tokenize` 模块提供了一些用于分词和分句的方法，而 `nltk.punkt` 模块则提供了一种用于分句的算法。

具体来说，`nltk.tokenize` 模块中包括了许多常用的分词和分句方法，如 `word_tokenize()`、`sent_tokenize()` 和 `RegexpTokenizer` 等。而 `nltk.punkt` 模块则提供了基于训练数据的分句算法，可以自动识别出文本中的句子边界，从而进行有效的分句。

通常情况下，在进行文本处理时，我们需要先使用 `nltk.punkt` 模块中的分句算法来将文本分成句子，然后再使用 `nltk.tokenize` 模块中的分词方法将句子分成单词。这样可以确保文本的分割结果更加准确和可靠。

from nltk.tokenize import sent_tokenize text="""Hello Mr. Smith, how are you doing today? The weather is great, and city is awesome.The sky is pinkish-blue. You shouldn't eat cardboard""" tokenized_text=sent_tokenize(text) print(tokenized_text)

这段代码使用NLTK库的`sent_tokenize()`函数将定的文本拆分成句子。

首先，通过`from nltk.tokenize import sent_tokenize`导入`sent_tokenize`函数。然后，定义一个名为`text`的字符串，其中包含一段文本。

接下来，调用`sent_tokenize(text)`函数，将`text`作为参数传递给该函数。该函数会将文本拆分成句子，并返回一个句子列表。

最后，通过`print(tokenized_text)`打印出拆分后的句子列表。

运行该段代码，你将得到以下输出：

['Hello Mr. Smith, how are you doing today?', 'The weather is great, and city is awesome.', 'The sky is pinkish-blue.', "You shouldn't eat cardboard"]

每个句子都被拆分成了一个独立的字符串，并存储在名为`tokenized_text`的列表中。