12、文本处理与理解：分词技术详解

文本处理与理解：分词技术详解

1. 文本预处理与HTML标签去除

在处理网页文本时，首先需要去除不必要的HTML标签，以获得干净、易于理解的文本内容。以下是一个简单的示例代码，展示了如何去除HTML标签：

def strip_html_tags(content):
    # 这里假设strip_html_tags函数已经实现
    return stripped_text

clean_content = strip_html_tags(content)
print(clean_content[1163:2045])

通过上述代码，我们可以将原始网页内容中的HTML标签去除，得到一个干净的文本主体，便于后续的处理和分析。

2. 文本分词概述

文本分词是将文本数据拆分为更小、更有意义的组件（即标记）的过程。常见的分词技术包括句子分词和单词分词。句子分词将文本语料库拆分为句子，而单词分词则将句子拆分为其组成单词。

2.1 句子分词

句子分词是将文本语料库分割成句子的过程，也称为句子分割。基本的句子分词技术包括查找句子之间的特定分隔符，如句号（.）、换行符（\n），有时甚至是分号（;）。我们将使用NLTK框架来进行句子分词，主要关注以下几种句子分词器：
- sent_tokenize
- 预训练的句子分词模型
- PunktSentenceTokenizer
- RegexpTokenizer

2.1.1 加载文本数据

在进行句子分词