nltk.sent_tokenize
时间: 2023-10-28 17:07:19 浏览: 54
nltk.sent_tokenize是Natural Language Toolkit(自然语言处理工具包)中的一个函数,用于将文本分割成句子。它使用的是基于规则的方法,可以处理多种语言的文本。该函数将文本作为输入,并返回一个句子列表,其中每个句子都是一个字符串。这个函数可以帮助我们在自然语言处理中更好地处理文本数据。
相关问题
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:
```python
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。
import nltk sent = "I am almost dead this time" token = nltk.word_tokenize(sent)
这段代码导入了NLTK库,并使用`nltk.word_tokenize()`函数将给定的句子进行分词。
在代码中,首先导入NLTK库,然后定义一个字符串变量`sent`,其中包含一个句子。接下来,调用`nltk.word_tokenize(sent)`函数,将句子作为参数传递给该函数。该函数会将句子分词,并返回一个包含分词结果的列表。
运行该段代码,你将得到以下输出:
```
['I', 'am', 'almost', 'dead', 'this', 'time']
```
每个单词都被拆分成了一个独立的字符串,并存储在名为`token`的列表中。