使用nltk对word文档分词

可以使用nltk中的word_tokenize()函数来对word文档进行分词。首先，需要安装nltk库，然后导入word_tokenize()函数。接着，使用python的读取文件方法读取word文档中的文本，将其传入word_tokenize()函数中进行分词。

示例代码如下:

import nltk
from nltk.tokenize import word_tokenize

file = open("your_word_document.docx", "r")
text = file.read()
words = word_tokenize(text)
print(words)

相关问题

如何使用Python的NLTK库实现文本分词和词性标注？请提供一个完整的实战案例。

在自然语言处理中，文本分词和词性标注是两项基础且关键的技术。为了帮助你掌握这些技能，推荐你参考这篇资料：《Python NLTK库入门：自然语言处理基础与应用》。文档中详细介绍了如何安装NLTK库，以及如何使用它进行文本分词和词性标注等基本操作。

参考资源链接：[Python NLTK库入门：自然语言处理基础与应用](https://wenku.csdn.net/doc/z7o9mkpoqg?spm=1055.2569.3001.10343)

首先，需要安装并导入NLTK库，然后下载必要的数据包和模型。以下是一个简单的文本分词和词性标注的实战案例：

              import nltk
              from nltk.tokenize import word_tokenize
              from nltk import pos_tag

              # 确保已经下载了tokenizers和averaged_perceptron_tagger
              nltk.download('punkt')
              nltk.download('averaged_perceptron_tagger')

              # 示例文本
              text = 

参考资源链接：[Python NLTK库入门：自然语言处理基础与应用](https://wenku.csdn.net/doc/z7o9mkpoqg?spm=1055.2569.3001.10343)

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。