NLTK はどのようにしてテキストから文を効率的に抽出し、複雑な言語上のニュアンスを処理できるのでしょうか?

テキストからの文の抽出: 包括的なガイド

問題: 提供されたテキスト ファイルから、文の複雑さを考慮して文のリストを取得します。略語で使用されるピリオドなどの言語数値。

非効率な正規表現:

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

自然言語ツールキット (NLTK) を使用した解決策:

NLTK が提供する以下に示すように、文のトークン化のための堅牢なソリューションコード:

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))

NLTK ソリューションの利点:

• 包括的: 略語のピリオドなど、言語のニュアンスを考慮しますそして
• 正確性: 信頼性の高い文の境界を提供します。
• 効率的: 複雑な正規表現に依存しません。

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