英文自动分句算法:文章句子切分新突破

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0 下载量 123 浏览量 更新于2024-11-07 收藏 3KB RAR 举报
资源摘要信息: "extract-eng-sentence.rar_site:***_英文自动分句" 在当前的IT领域,文本处理是一个非常重要的分支,它涉及到对大量的文本数据进行分析、处理和解析。自动分句作为自然语言处理(NLP)的一个基础任务,其目的是将连续的文本分割成单独的句子,以便进行后续的语言分析和理解。本资源以“英文自动分句”为题,旨在介绍和提供一种能够自动处理英文文章并将其切分为句子的算法或工具。 算法描述上,它能够通过一系列预定义的规则或机器学习方法来识别句子的边界。例如,常见的英文句子结束标志包括句号(.)、问号(?)、感叹号(!)等。然而,除了简单的标点符号识别,算法还可能需要考虑更复杂的语言结构,如引号内的文本、括号内的解释说明以及缩写词后的逗号等。此外,某些情况下,句子的分割可能涉及到理解句法结构和语义信息,这需要算法具备一定的语言分析能力。 根据标题和描述,我们可以推断出该文件可能包含了实现英文自动分句功能的脚本或程序。文件名为“extract-eng-sentence.pl”,这表明它是一个Perl语言编写的程序文件。Perl语言因其在文本处理方面的强大功能和灵活性而广受欢迎,特别是在早期的网络编程和系统管理领域。Perl的文本处理能力得益于其丰富的字符串处理功能和对正则表达式的强大支持,这使得它非常适合执行如自动分句这样的任务。 标签中提到的“site:***”可能是指资源下载的来源网站。PUDN(Programmers Down Under Network)是一个提供各种编程资源下载的网站,其中不乏源代码、软件、电子书等,涵盖多种编程语言和技术领域。用户可以通过这个平台找到所需的代码资源,包括本资源所提及的英文自动分句算法。 压缩包子文件的文件名称列表中出现了“extract-eng-sentence.pl”,这进一步证实了我们之前的推测。该文件很可能是利用Perl语言编写的脚本,其主要功能是实现英文文本的自动分句。在实际应用中,这样的工具能够大幅提高文本处理的效率,特别是对于需要分析大量英文数据的用户来说,这种自动化工具可以节省大量的人力和时间成本。 总的来说,英文自动分句算法是一个应用广泛的自然语言处理工具,它对于机器翻译、文本摘要、信息检索等任务至关重要。本资源提供的脚本或程序能够让开发者和研究人员更容易地实现这一功能,从而专注于更复杂的语言理解任务。随着人工智能和机器学习技术的发展,未来英文自动分句算法将更加智能,能够处理更为复杂的语言现象,并在更多领域得到应用。

python web_demo.py Explicitly passing a `revision` is encouraged when loading a model with custom code to ensure no malicious code has been contributed in a newer revision. Traceback (most recent call last): File "/home/nano/THUDM/ChatGLM-6B/web_demo.py", line 5, in <module> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("/home/nano/THUDM/chatglm-6b", trust_remote_code=True) File "/home/nano/.local/lib/python3.10/site-packages/transformers/models/auto/tokenization_auto.py", line 679, in from_pretrained return tokenizer_class.from_pretrained(pretrained_model_name_or_path, *inputs, **kwargs) File "/home/nano/.local/lib/python3.10/site-packages/transformers/tokenization_utils_base.py", line 1804, in from_pretrained return cls._from_pretrained( File "/home/nano/.local/lib/python3.10/site-packages/transformers/tokenization_utils_base.py", line 1958, in _from_pretrained tokenizer = cls(*init_inputs, **init_kwargs) File "/home/nano/.cache/huggingface/modules/transformers_modules/chatglm-6b/tokenization_chatglm.py", line 221, in __init__ self.sp_tokenizer = SPTokenizer(vocab_file, num_image_tokens=num_image_tokens) File "/home/nano/.cache/huggingface/modules/transformers_modules/chatglm-6b/tokenization_chatglm.py", line 64, in __init__ self.text_tokenizer = TextTokenizer(vocab_file) File "/home/nano/.cache/huggingface/modules/transformers_modules/chatglm-6b/tokenization_chatglm.py", line 22, in __init__ self.sp.Load(model_path) File "/home/nano/.local/lib/python3.10/site-packages/sentencepiece/__init__.py", line 905, in Load return self.LoadFromFile(model_file) File "/home/nano/.local/lib/python3.10/site-packages/sentencepiece/__init__.py", line 310, in LoadFromFile return _sentencepiece.SentencePieceProcessor_LoadFromFile(self, arg) RuntimeError: Internal: src/sentencepiece_processor.cc(1101) [model_proto->ParseFromArray(serialized.data(), serialized.size())]什么错误

2023-07-22 上传