中英文分句

中英文分句

这里主要是使用了两个包:pyltp 和 nltk

安装过程省略,使用方式如下:

import nltk  # 英文分句
from pyltp import SentenceSplitter  # 中文分句

s = "Since I was very small, I was very shy in the public place, so I always avoided giving performance in front of so many people. Though I tried hard to get over it in school, I still felt uneasy in the public place. When I came to the job market, I realized that I must get over my fear, or I would lose my stage.

print "\n".join(nltk.sent_tokenize(s))

# Since I was very small, I was very shy in the public place, so I always avoided giving performance in front of so many people.
# Though I tried hard to get over it in school, I still felt uneasy in the public place.
# When I came to the job market, I realized that I must get over my fear, or I would lose my stage. 

x = "在我很小的时候,在公共场合我会感到非常的害羞,所以我总是避免在人多的情况下表演。虽然我在学校努力想要克服这个问题,但在公共场合我还是感到不自在。当我来到就业市场时,我意识到我必须克服我的恐惧了,否则我将失去自己的舞台。"

sents = SentenceSplitter.split(x)
print "\n".join(sents)

# 在我很小的时候,在公共场合我会感到非常的害羞,所以我总是避免在人多的情况下表演。
# 虽然我在学校努力想要克服这个问题,但在公共场合我还是感到不自在。
# 当我来到就业市场时,我意识到我必须克服我的恐惧了,否则我将失去自己的舞台。

http://www.pythontip.com/blog/post/10012/

### 中文语意分句的技术与工具 中文语意分句是指将一段连续的文本按照意义单元划分成若干子句的过程。这一过程对于自然语言处理中的许多应用至关重要,例如机器翻译、情感分析和信息检索等。 #### 使用 NLTK 进行中文语意分句 尽管 `NLTK` 主要针对英文设计,但它也可以通过一些预处理手段用于中文语意分句的任务。具体来说,可以通过先对中文文本进行分词和去除噪音单词的操作来提高后续分句的效果[^2]。然而需要注意的是,由于中文本身的特性(如缺乏明显的断句标志),单纯依赖 `NLTK` 可能无法达到最佳效果。 #### 利用 Sinica Treebank 实现更精确的分句 如果追求更高的精度,则可以考虑利用中央研究院开发的 **Sinica Treebank** 数据集及其配套工具来进行中文语意分句的研究工作。该数据集中包含了大量经过人工校验过的高质量中文句子结构树形图资源,这些资源可以直接帮助理解并实现复杂的中文语法解析需求[^3]。研究人员可以根据实际应用场景选取合适的样本作为训练基础或者测试依据。 #### 应用哈工大 LTP 工具库完成自动化流程 另一个非常强大的选项就是采用哈尔滨工业大学推出的开源项目——LTP(Language Technology Platform)。作为一个全面覆盖了从低层到高层各种 NLP 功能模块的专业级解决方案集合体,它提供了专门面向中文环境下的高性能算法支持,其中包括但不限于自动化的分词、依存关系构建等功能组件。特别值得一提的是,在执行完整的句子级别操作之前通常会经历初步阶段即所谓的“粗粒度分割”,这一步骤实际上已经完成了大部分基本单位之间的界限划定任务;之后再进一步细化至特定领域内的深层次含义挖掘层面即可满足大多数情况下关于如何正确实施有效率且准确无误地分离出各个独立成分的要求[^4]。 ```python from pyltp import SentenceSplitter text = "这是一个例子。我们来看看效果怎么样?" sentences = SentenceSplitter.split(text) for sentence in sentences: print(sentence) ``` 上述代码展示了如何使用 `pyltp` 来简单快速地实现中文文本的基本分句功能。 --- ###
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