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【说话处理惩罚与Python】3.7用正则表达式为文本分词
添加时间:2013-5-25 点击量:分词是将字符串切割成可识破的构成一块说话数据的说话单位。
分词的简单办法
raw = When IM a Duchess，she said to herself， （not in a very hopeful tone
... though）， I wonthave any pepper in mykitchenATALL.Soupdoesvery
... wellwithout--Maybeits always pepper that makespeoplehot-tempered，...
＃最简单的办法是在空格处罚割文本
re.split（r’\s+’，raw）
若是想更好的来应用正则表达式来起到分词的结果，还须要对正则表达式有更深的熟悉符号 功能
\b 词鸿沟（零宽度）
\d 任一十进制数字（相当于[0-9]）
\D 任何非数字字符（等价于[^ 0-9]）
\s 任何空白字符（相当于[ \t\n\r\f\v]）
\S 任何非空白字符（相当于[^ \t\n\r\f\v]）
\w 任何字母数字字符（相当于[a-zA-Z0-9_]）
\W 任何非字母数字字符（相当于[^a-zA-Z0-9_]）
\t 制表符
\n 换行符
NLTK的正则表达式分词器
彼此相爱，却不要让爱成了束缚：不如让它成为涌动的大海，两岸乃是你们的灵魂。互斟满杯，却不要同饮一杯。相赠面包，却不要共食一个。一起歌舞欢喜，却依然各自独立，相互交心，却不是让对方收藏。因为唯有生命之手，方能收容你们的心。站在一起却不要过于靠近。—— 纪伯伦《先知》>>>text = That U.S.A.poster-print costs￥12.40...
>>>pattern =r（？x） ＃set flag to allow verbose regexps
... （[A-Z]\.）+ ＃abbreviations， e.g. U.S.A.
... | \w+（-\w+） ＃words with optional internal hyphens
... | \￥？\d+（\.\d+）？％？ ＃currency and percentages，e.g. ￥12.40，82％
116
... | \.\.\. ＃ellipsis
... | [][.，;？（）:-_`] ＃these are separate tokens
...
>>>nltk.regex p_tokenize（text， pattern）
[That， U.S.A.， poster-print， costs， ￥12.40， ...]
