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。

相关问题

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。

import matplotib as mpl word = ['杨过','小龙女','郭靖','黄蓉'] nltk.draw.dispersion_dispersion_plot(text,word,title = '词汇离散图')

`import matplotlib as mpl` 是Python中导入matplotlib库的一种方式，通常简写为 `import matplotlib.pyplot as plt`。`matplotlib` 是一个用于创建静态、交互式和动画可视化的Python库，它是科学计算中常用的绘图工具。

`word = ['杨过', '小龙女', '郭靖', '黄蓉']` 是一个包含中文名字的列表。

`nltk` 是自然语言处理工具包（Natural Language Toolkit）的缩写，它是一个用于处理人类语言数据的Python库。

`nltk.draw.dispersion_plot` 函数用于生成词语的离散图，可以用来分析文本中词项的分布情况。然而，`nltk.draw.dispersion_plot` 并不是`nltk`库中的一个函数。可能你想使用的是`nltk`中的`dispersion_plot`函数，但是需要先创建一个`Text`对象，然后使用`Text`对象的`dispersion_plot`方法。下面是一个更准确的使用方法：

首先，你需要将文本分割成一个个的词语（token），然后使用`dispersion_plot`方法来绘制词汇的离散图。

import matplotlib.pyplot as plt
from nltk.tokenize import word_tokenize
from nltk.draw.util import CanvasFrame
from nltk.draw import dispersion_plot

# 假设我们有一些文本
text = "杨过是神雕大侠。小龙女与杨过在古墓中结为夫妇。郭靖黄蓉是射雕英雄传中的侠侣。"

# 对文本进行分词
tokens = word_tokenize(text)

# 过滤出我们关心的词汇
filtered_words = ['杨过', '小龙女', '郭靖', '黄蓉']
filtered_tokens = [word for word in tokens if word in filtered_words]

# 使用NLTK的CanvasFrame和dispersion_plot来绘制离散图
cf = CanvasFrame()
t = cf.add_text(0, 0, text)
dispersion_plot(t, filtered_words)
cf.show()

请确保在你的环境中已经安装了`nltk`和`matplotlib`库，并且导入了正确的模块和方法。如果你没有安装这些库，你可以使用pip进行安装：

pip install nltk matplotlib