NLTK如何有效解决文本文件中的句子提取问题？

从文本文件中提取句子

问题：

任务需要拆分文本文件分成单独的句子。然而，由于不同句子结构的不一致和细微差别，传统方法（例如正则表达式）表现出局限性。

解决方案：自然语言工具包（NLTK）

自然语言工具包 (NLTK) 为句子标记化提供了强大的解决方案。它的预训练数据包括各种语言的模型，包括英语。

实现：

import nltk.data

tokenizer = nltk.data.load('tokenizers/punkt/english.pickle')
fp = open("test.txt")
data = fp.read()
print('\n-----\n'.join(tokenizer.tokenize(data)))

此代码演示了如何拆分文本文件。分词器使用复杂的算法来处理句子结尾不明确的情况。它消除了对容易出错的复杂正则表达式的需要。

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