NLTK 如何有效地從文本中提取句子，處理複雜的語言細微差別？

從文本中提取句子：綜合指南

問題：從提供的文本文件中獲取句子列表，考慮到以下內容的複雜性語言，例如縮寫和數字中使用的句點。

低效正則表達式：

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

使用自然語言工具包（NLTK）的解：

NLTK為句子標記化提供了強大的解決方案，如以下程式碼所示:

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 的好處解決方案：

• 全面：考慮語言的細微差別，例如縮寫和數字中的句號。
• 準確：提供可靠的句子邊界。
• 高效率：不依賴複雜的正規表示式。

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