# -*-coding=utf-8-*-
def cut_sentences(sentence):
if not isinstance(sentence, unicode):
sentence = unicode(sentence)
puns = frozenset(u'。！？')
tmp =
for ch in sentence:
if puns.__contains__(ch):
yield ''.join(tmp)
tmp =
yield ''.join(tmp)
s = u'計算機評價效果，需要給定參考摘要作為標準答案，通過制定一些規則來給生產的摘要打分。 目前使用最廣泛的是rough系統(recall-oriented understudy for gisting evaluation),基本思想是將待審的摘要和參考摘要的n元組共現統計量作為評價作為評價依據，然後通過一系列標準進行打分。包括(rough-n, rough-l, rough-w，rough-s和rough-su)幾個型別。 通俗地將就是通過一些定量化的指標來描述待審摘要和參考文摘之間的相似性，維度考慮比較多，在一定程度上可以很好地評價extracive產生的摘要'
for i in cut_sentences(s):
print(i)
python實現中文文字分句
對於英文文字分句比較簡單，只要根據終結符 劃分就好，中文文字分句看似很簡單，但是實現時會遇到很多麻煩，尤其是處理社交 資料時，會遇到文字格式不規範等問題。下面 針對一段一段的短文本組成了文件分句 import re def cut sent infile,outfile cutlineflag 本文...
中文文字分句
關於文字分句這點，說簡單也簡單，說複雜也複雜。一般的自然語言處理任務中對這點要求並不嚴格，一般按照句末標點切分即可。也有一些專門從事文字相關專案的行業，可能就會有較高的要求，想100 分句正確是要考慮許多語言本身語法的，這裡算是寫個中等水平的。以 背影 中的一段話為例 我心裡暗笑他的迂 他們只認得錢...
python實現中文文字分句的例子
對於英文文字分句比較簡單，只要根據終結符 劃分就好，中文文字分句看似很簡單，但是實現時會遇到很多麻煩，尤其是處理社交 資料時，會遇到文字格式不規範等問題。下面 針對一段一段的短文本組成了文件分句 imporwww.cppcns.comt re def cut sent infile,outfile ...