如何不用sklearn TfidfVectorizer解析句号？

要解析句号而不使用sklearn的TfidfVectorizer，可以使用Python中的正则表达式库re来实现。下面是一个示例代码：

import re

def parse_sentence(text):
    sentences = re.split(r'\.(?!\d)', text)
    return sentences

text = "这是第一句话。这是第二句话。这是第三句话。"
sentences = parse_sentence(text)
print(sentences)

上述代码中，使用re.split函数将文本按句号进行分割，但是排除了句号后面跟着数字的情况，以避免将小数点或数字中的句号误认为是句子的结束符号。最后打印出分割后的句子列表。

这种方法的优势是可以自定义规则来解析句号，适用于一些特殊情况。例如，如果文本中的句号不仅仅表示句子的结束，还可能表示缩写或其他用途，那么使用正则表达式可以更灵活地处理。

这个方法适用于任何需要解析句号的场景，例如文本处理、自然语言处理等。对于句子级别的文本分析、情感分析、文本分类等任务，可以将解析后的句子作为输入进行进一步处理。

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