Comment diviser efficacement le texte en phrases

La division du texte en phrases peut être une tâche délicate. Des subtilités comme les abréviations et l'utilisation de périodes dans les phrases peuvent poser des défis. Bien qu'il existe de nombreuses approches, une méthode efficace consiste à tirer parti de la boîte à outils du langage naturel (nltk).

nltk pour la tokenisation de phrase

NLTK fournit une solution robuste pour la tokenisation des phrases. Voici un extrait de code qui démontre son utilisation:

import nltk.data

# Load the English sentence tokenizer
tokenizer = nltk.data.load('tokenizers/punkt/english.pickle')

# Read the input text
fp = open("test.txt")
data = fp.read()

# Tokenize the text
sentences = tokenizer.tokenize(data)

# Join and print the sentences
print('\n-----\n'.join(sentences))

Ce code charge le tokenizer de phrase en anglais de NLTK. Le texte d'entrée est lu à partir d'un fichier et le tokenzer y est appliqué. Les phrases résultant sont séparées par des traits de traits de triple et imprimées sur la console.

Le jeton de phrase de NLTK a été formé sur un grand corpus de texte et de levier des algorithmes sophistiqués pour gérer divers scénarios limites de phrase, y compris l'abréviation et les périodes dans les condamnations. diviser efficacement le texte en phrases même lorsqu'il s'agit de cas complexes ou ambigus.