NLTK 如何有效地从文本中提取句子，处理复杂的语言细微差别？

从文本中提取句子：综合指南

问题：从提供的文本文件中获取句子列表，考虑到以下内容的复杂性语言，例如缩写和数字中使用的句点。

低效正则表达式：

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

使用自然语言工具包（NLTK）的解决方案：

NLTK 为句子标记化提供了强大的解决方案，如以下代码所示:

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 的好处解决方案：

• 全面：考虑语言的细微差别，例如缩写和数字中的句号。
• 准确：提供可靠的句子边界。
• 高效：不依赖复杂的正则表达式。

以上是NLTK 如何有效地从文本中提取句子，处理复杂的语言细微差别？的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！