请编写一个程序能够对一段英文进行按句分词

时间: 2024-04-29 14:24:58 浏览: 155

python 对英文句子分词，去重，排序（csdn）————程序.pdf

在Python编程中，处理文本数据是一项常见的任务，特别是在自然语言处理（NLP）领域。本篇我们将探讨如何使用Python对英文句子进行分词、去重和排序，具体实现如下所述的函数。我们需要编写一个分词函数，该函数将英文句子切割成单词。在Python中，我们可以简单地通过遍历字符串并查找空格、句点或逗号来实现这个功能。下面是一个名为`Qie`的分词函数： ```python def Qie(p): words = [] index = 0 start = 0 while index < len(p): start = index while p[index] != " " and p[index] not in [".", ",", ""]: index += 1 if index == len(p): break words.append(p[start:index]) if index == len(p): break # 忽略空格、句点和逗号 while p[index] == " " or p[index] in [".", ","]: index += 1 if index == len(p): break new_li = list(set(words)) # 使用set去重，再转换回list new_li.sort(key=words.index) # 保持原有顺序 return new_li ``` 接下来，我们需要一个函数来计算每个单词的ASCII码值之和。这可以通过遍历单词中的每个字符并累加其ASCII码值来完成。这里我们定义了一个名为`Sum`的函数： ```python def Sum(new_li): m = [] for word in new_li: sum = 0 for char in word: sum += ord(char) m.append(sum) return m ``` 我们需要一个函数来按照ASCII码值之和对单词进行排序。这可以通过将单词与它们的ASCII码值之和组合成一个字典，然后对字典进行排序来实现。我们创建了一个名为`Sort`的函数来完成这一操作： ```python def Sort(new_li, m): d = dict(zip(new_li, m)) sorted_dict = sorted(d.items(), key=lambda item: item[1]) for item in sorted_dict: print(item[0], item[1]) ``` 现在，我们可以将这些函数整合到一个主函数中，接收输入的英文句子并执行整个流程： ```python def main(sentence): new_li = Qie(sentence) m = Sum(new_li) Sort(new_li, m) # 示例 sentence = "A major drawback of cross-network recommender solutions is that they can only be applied to users that are overlapped across networks." main(sentence) ``` 在这个例子中，`main`函数首先调用`Qie`函数对输入的句子进行分词并去重，然后使用`Sum`函数计算每个单词的ASCII码值之和，最后通过`Sort`函数按照ASCII码值之和对单词进行排序并输出结果。这个程序对于理解Python中字符串处理、列表、集合、字典以及排序等基础知识非常有帮助。同时，它展示了如何在实际问题中应用这些基础知识，如文本处理和数据分析。在NLP领域，这样的处理常常是预处理步骤的一部分，以便进一步分析文本数据。

Sure, I can help you with that. Here's a basic Python code using the Natural Language Toolkit (NLTK) library to perform sentence segmentation: ``` import nltk text = "This is a sample sentence. And here's another one. Finally, we have a third sentence." sentences = nltk.sent_tokenize(text) print(sentences) ``` Output: ``` ['This is a sample sentence.', "And here's another one.", 'Finally, we have a third sentence.'] ``` This code splits the input text into sentences using the `sent_tokenize()` function from NLTK. You can modify the `text` variable to contain any English text you want to tokenize.

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