Wie kann NLTK effizient Sätze aus Texten extrahieren und dabei komplexe sprachliche Nuancen verarbeiten?

Satzextraktion aus Text: Ein umfassender Leitfaden

Problem: Erhalten Sie eine Liste von Sätzen aus einer bereitgestellten Textdatei und berücksichtigen Sie dabei die Komplexität von Sprache, wie etwa in Abkürzungen und Ziffern verwendete Punkte.

Ineffiziente Regelmäßigkeit Ausdruck:

re.compile('(\. |^|!|\?)([A-Z][^;↑\.<>@\^&amp;/\[\]]*(\.|!|\?) )',re.M)

Lösung mit Natural Language Toolkit (NLTK):

NLTK bietet eine robuste Lösung für die Satz-Tokenisierung, wie durch den folgenden Code demonstriert :

import nltk.data

# Load the English sentence tokenizer
tokenizer = nltk.data.load('tokenizers/punkt/english.pickle')

# Read the text file
with open("test.txt") as fp:
    data = fp.read()

# Tokenize the text into sentences
sentences = tokenizer.tokenize(data)

# Print the tokenized sentences, separated by newlines
print('\n-----\n'.join(sentences))

Vorteile von NLTK Lösung:

• Umfassend:Berücksichtigt die Nuancen der Sprache, wie etwa Punkte in Abkürzungen und Ziffern.
• Genau: Bietet einen zuverlässigen Satz Grenzen.
• Effizient:Nicht abhängig von komplexen regulären Ausdrücken.

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