nltk.regexp_tokenize

nltk.regexp_tokenize是Natural Language Toolkit（NLTK）中的一个函数，用于根据正则表达式模式将文本分词或分句。它接受两个参数：文本和正则表达式模式。它将文本字符串分割成匹配正则表达式模式的子字符串列表。

例如，下面的代码使用nltk.regexp_tokenize将一个字符串分成句子：

import nltk

text = "Hello, how are you? I'm doing well. Thank you for asking."
sentences = nltk.regexp_tokenize(text, r'\s*[^\s\.!?]+(?:[\.!?]\s*|$)')
print(sentences)

输出结果:

['Hello, how are you?', "I'm doing well.", 'Thank you for asking.']

在这个例子中，正则表达式模式r'\s*[^\s\.!?]+(?:[\.!?]\s*|$)'匹配不以空格、句点、问号或感叹号结尾的一系列字符，这些字符可能以句点、问号或感叹号结尾，也可能是字符串的结尾。

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。

nltk.word_tokenize自定义分隔符为'_'

如果你想在 `nltk.word_tokenize()` 中使用下划线 `_` 作为分隔符，可以使用正则表达式 `r'\w+'`，它匹配任意由字母、数字和下划线组成的单词。具体实现代码如下：

import nltk

# 自定义分隔符正则表达式
pattern = r'\w+'

# 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，我们使用正则表达式 `r'\w+'` 作为分隔符，它匹配由字母、数字和下划线组成的单词，因此下划线 `_` 也被视为一个单词字符，不会作为分隔符。你可以根据具体情况修改正则表达式来定义自己的分隔符。