使用nltk進行文字預處理

2021-09-19 11:52:36 字數 4655 閱讀 7613

# coding:utf-8


import nltk


import re


import string


from nltk.corpus import brown


from nltk.book import


*from nltk.tokenize import wordpuncttokenizer


# print(brown.words())


# print(len(brown.sents())) # 句子數


# print(len(brown.words())) # 單詞數


deffilter_punctuation


(words)


:    new_words =


;    illegal_char = string.punctuation +


'【·！…（）—：「」？《》、；】'


pattern=re.


compile


('[%s]'


% re.escape(illegal_char)


)for word in words:


new_word = pattern.sub(u''


, word)


ifnot new_word == u''


:return new_words


'''英文文字處理'''


'''詞性標註'''


text_en =


open


(u'./data/text_en.txt'


,encoding=


'utf-8-sig'


,errors=


'ignore'


).read(


)# text_cn = open(u'./data/text_cn.txt',encoding='utf-8',errors='ignore').read()


text=


"don't hesitate to ask questions. be positive."


# 文字切分成語句


# from nltk.tokenize import sent_tokenize


# print(sent_tokenize(text))


# 大批量切分


# tokenizer=nltk.data.load('tokenizers/punkt/english.pickle')


# print(tokenizer.tokenize(text))


# 分詞1


words=nltk.word_tokenize(text_en)


print


(words[0:


20])# 分詞2， 分離標點

				
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