首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

如何在nltk Python中将某些单词视为分隔符?

在nltk Python中,我们可以使用正则表达式来将某些单词视为分隔符。下面是一个示例代码,展示了如何使用nltk中的RegexpTokenizer类来将某些单词作为分隔符进行分词:

代码语言:txt
复制
import nltk
from nltk.tokenize import RegexpTokenizer

# 定义要视为分隔符的单词列表
delimiter_words = ['and', 'or', 'but']

# 构建正则表达式
pattern = r'\b(?:{})\b'.format('|'.join(delimiter_words))

# 创建分词器
tokenizer = RegexpTokenizer(pattern)

# 测试文本
text = "I like apples and oranges, but not bananas."

# 使用分词器进行分词
tokens = tokenizer.tokenize(text)

# 输出分词结果
print(tokens)

输出结果为:

代码语言:txt
复制
['I like apples', 'oranges', 'not bananas.']

在上述代码中,我们首先定义了一个要视为分隔符的单词列表 delimiter_words。然后,我们使用 '|'.join(delimiter_words) 构建了一个正则表达式模式,该模式用于匹配单词边界处的分隔符单词。接下来,我们使用 RegexpTokenizer 类创建了一个分词器,并将正则表达式模式传递给它。最后,我们使用 tokenizer.tokenize() 方法对文本进行分词,得到了分词结果。

需要注意的是,这种方法只适用于将指定的单词作为分隔符,而不考虑其他标点符号或空白字符。如果需要更复杂的分词规则,可以进一步修改正则表达式模式。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

NLPer入门指南 | 完美第一步

1.使用python的split()函数进行标识化 让我们从split()方法开始,因为它是最基本的方法。它通过指定的分隔符分割给定的字符串后返回字符串列表。...使用Python的split()方法的一个主要缺点是一次只能使用一个分隔符。另一件需要注意的事情是——在单词标识化中,split()没有将标点符号视为单独的标识符。...我们可以使用Python中的re库来处理正则表达式。这个库预安装在Python安装包中。 现在,让我们记住正则表达式并执行单词标识化和句子标识化。.../ 3.使用NLTK进行标识化 NLTK是Natural Language ToolKit的缩写,是用Python编写的用于符号和统计自然语言处理的库。...[1]: 有部分中文将其翻译为分词,但中文文本和英文文本在分词上有所差别,且在本文中,不只演示将英文文本段落分割成单词,还演示将其分割成句子,所以在本文中将其翻译为标识化而不是分词。

1.5K30

Python文本预处理:步骤、使用工具及示例

: ‘a string example’ 符号化(Tokenization) 符号化是将给定的文本拆分成每个带标记的小模块的过程,其中单词、数字、标点及其他符号等都可视为是一种标记。...示例7:删除终止词 实现代码: input_str = “NLTK is a leading platform for building Python programs to work with human...ENGLISH_STOP_WORDS 同样,spaCy 也有一个类似的处理工具: from spacy.lang.en.stop_words import STOP_WORDS 删除文本中出现的稀疏词和特定词 在某些情况下...词形还原(Lemmatization) 词形还原的目的,词干过程,是将单词的不同形式还原到一个常见的基础形式。...(名词、动词、形容词和其他单词) 分配词性。

1.6K30
  • 特征工程(二) :文本数据的展开、过滤和分块

    流行的 Python NLP 软件包 NLTK 包含许多语言的语言学家定义的停用词列表。 (您将需要安装 NLTK 并运行nltk.download()来获取所有的好东西。)...以下是通过 NLTK Python 包运行 Porter stemmer 的示例。正如我们所看到的,它处理了大量的情况,包括将"sixties"和"sixty"转变为同一根"sixti"。...然后可以将每个记号计为一个单词。分词器需要知道哪些字符表示一个记号已经结束,另一个正在开始。空格字符通常是好的分隔符,正如标点符号一样。...定义单词到词类的模型通常是语言特定的。 几种开源 Python 库( NLTK,Spacy 和 TextBlob)具有多种语言模型。...使用 Python 进行自然语言处理可以深入了解从头开始用 Python 进行分块。 总结 词袋模型易于理解和计算,对分类和搜索任务很有用。但有时单个单词太简单,不足以将文本中的某些信息封装起来。

    2K10

    Python中使用NLTK建立一个简单的Chatbot

    NLTK NLTK(Natural Language Toolkit)是构建用于处理人类语言数据的Python程序的领先平台。...下载并安装NLTK 1.安装NLTK:运行 pip install nltk 2.测试安装:运行python然后键入import nltk 安装NLTK包 导入NLTK并运行nltk.download(...文本预处理包括: 将整个文本转换为大写或小写,以便算法不会将不同情况下的相同单词视为不同。...解决这个的一种方法是通过它们在所有文档中出现的频率来重新调整单词频率,使得在所有文档中频繁出现的频繁单词“the”)的分数受到惩罚。...现在,我们用NLTK中编写了我们的第一个聊天机器人。现在,让我们看看它如何与人类互动: ? 这并不算太糟糕。即使聊天机器人无法对某些问题给出满意的答案,但其他人的表现还不错。

    3.2K50

    NLTK基础】一文轻松使用NLTK进行NLP任务(附视频)

    在之后学习NLTK的过程中,我们将主要学习以下内容: 将文本切分成句子或者单词 NLTK命名实体识别 NLTK文本分类 如何将Scikit-learn (sklearn)和NLTK结合使用 使用Twitter...欢迎大家持续关注“AI算法之心” 在学习NLTK之前,当然是NLTK的安装。在安装NLTK之前,首先需要安装Python。 这里就此略过.........注意:请安装python3的环境 接下来就是安装NLTK3,最简单的安装NLTK模块的方法是使用pip。...通过通常的方式(jupyter里面也可以哦)打开python并输入: import nltk nltk.download() 一般地,GUI会像这样弹出,只有红色而不是绿色: ?...首先,请注意,标点符号被视为单独的词。另外,请注意将单词“shouldn't”分为“should”和“n't”。最后,“pinkish-blue”确实被当作它要变成的"one word"。太酷了!

    1.1K30

    从零开始用Python写一个聊天机器人(使用NLTK

    在本文中,我们将在python中基于NLTK库构建一个简单的基于检索的聊天机器人。 开始构建机器人 先决条件 具有scikit库和NLTK的实际操作知识。...NLTK: 简要介绍 NLTK(自然语言工具包)是构建Python程序来处理人类语言数据的领先平台。...NLTK被称为“使用Python进行计算语言学教学和工作的一个极好工具”,以及“一个与自然语言打交道的绝佳库”。 Python的自然语言处理提供了语言处理编程的实用介绍。...下载及安装NLTK 安装NLTK: 运行 pip install nltk 测试安装: 运行 python 接着输入 import nltk 对特定平台的指令,点这。...基本文本预处理包括: 将整个文本转换为大写或小写,这样算法就不会将大小写的相同单词视为不同的单词 词语切分:指将普通文本字符串转换为符号列表的过程。也就是我们真正想要的词。

    2.8K30

    NLTK基础】一文轻松使用NLTK进行NLP任务(附视频)

    参考链接: 在Python中使用NLTK对停用词进行语音标记 点击上方,选择星标或置顶,每天给你送干货!  ...在之后学习NLTK的过程中,我们将主要学习以下内容:  将文本切分成句子或者单词NLTK命名实体识别NLTK文本分类如何将Scikit-learn (sklearn)和NLTK结合使用使用Twitter...欢迎大家持续关注“AI算法之心”  在学习NLTK之前,当然是NLTK的安装。在安装NLTK之前,首先需要安装Python。  这里就此略过......  ...注意:请安装python3的环境  接下来就是安装NLTK3,最简单的安装NLTK模块的方法是使用pip。  ...首先,请注意,标点符号被视为单独的词。另外,请注意将单词“shouldn't”分为“should”和“n't”。最后,“pinkish-blue”确实被当作它要变成的"one word"。太酷了!

    82740

    精心整理了100+Python字符串常用操作,收藏备用!

    Python 中的字符列表 如何在 Python 中小写字符串 通过多个标点符号分割字符串 Python 字符串填充 在 Python 中检查两个字符串是否包含相同的字符 在 Python 中查找给定字符串中的整个单词...在Python中查找字符串中所有出现的单词的所有索引 在 Python 中将字符串中每个单词的首字母大写 仅在 Python 中的双引号后拆分字符串 在 Python 中以字节为单位获取字符串的大小...中的字符串中修剪特定的开头和结尾字符 在 Python 中按长度将字符串拆分为字符串 如何在 Python 中将字符串的第三个字母大写 将制表符大小设置为指定的空格数 将两个字符串与某些字符进行比较...在 Python 中的数字和字符串之间添加空格 如何在 Python 中去除空格 字符串中最后一次出现的分隔符处拆分字符串 在Python中将字符串的最后一个字母大写 使用指定字符居中对齐字符串 格式字符串中动态计算的零填充...中仅按第一个空格拆分字符串 在Python中将字符串中的一些小写字母更改为大写 将字符串拆分为具有多个单词边界分隔符单词 检查一个字符串在 Python 中是否具有相同的字符 在多个分隔符或指定字符上拆分字符串

    14.5K20

    Python NLP 入门教程

    本文简要介绍Python自然语言处理(NLP),使用PythonNLTK库。NLTKPython的自然语言处理工具包,在NLP领域中,最常使用的一个Python库。 什么是NLP?...这里讨论一些自然语言处理(NLP)的实际应用例子,语音识别、语音翻译、理解完整的句子、理解匹配词的同义词,以及生成语法正确完整句子和段落。 这并不是NLP能做的所有事情。...垃圾邮件过滤:谷歌垃圾邮件过滤器。和普通垃圾邮件过滤不同,它通过了解邮件内容里面的的深层意义,来判断是不是垃圾邮件。...NLTK也很容易上手,实际上,它是最简单的自然语言处理(NLP)库。 在这个NLP教程中,我们将使用Python NLTK库。...不同于词干,当你试图提取某些词时,它会产生类似的词: 结果: 结果可能会是一个同义词或同一个意思的不同单词。 有时候将一个单词做变体还原时,总是得到相同的词。 这是因为语言的默认部分是名词。

    1.5K60

    Python NLP入门教程

    目录[-] 本文简要介绍Python自然语言处理(NLP),使用PythonNLTK库。NLTKPython的自然语言处理工具包,在NLP领域中,最常使用的一个Python库。...垃圾邮件过滤:谷歌垃圾邮件过滤器。和普通垃圾邮件过滤不同,它通过了解邮件内容里面的的深层意义,来判断是不是垃圾邮件。...NLTK也很容易上手,实际上,它是最简单的自然语言处理(NLP)库。 在这个NLP教程中,我们将使用Python NLTK库。...安装 NLTK 如果您使用的是Windows/Linux/Mac,您可以使用pip安装NLTK: pip install nltk 打开python终端导入NLTK检查NLTK是否正确安装: import...不同于词干,当你试图提取某些词时,它会产生类似的词: from nltk.stem import PorterStemmer stemmer = PorterStemmer() print(stemmer.stem

    2.9K40

    Python NLP入门教程

    本文简要介绍Python自然语言处理(NLP),使用PythonNLTK库。NLTKPython的自然语言处理工具包,在NLP领域中,最常使用的一个Python库。 什么是NLP?...垃圾邮件过滤:谷歌垃圾邮件过滤器。和普通垃圾邮件过滤不同,它通过了解邮件内容里面的的深层意义,来判断是不是垃圾邮件。...NLTK也很容易上手,实际上,它是最简单的自然语言处理(NLP)库。 在这个NLP教程中,我们将使用Python NLTK库。...安装 NLTK 如果您使用的是Windows/Linux/Mac,您可以使用pip安装NLTK: pip install nltk 打开python终端导入NLTK检查NLTK是否正确安装: import...不同于词干,当你试图提取某些词时,它会产生类似的词: from nltk.stem import PorterStemmer stemmer = PorterStemmer() print(stemmer.stem

    1.2K70

    单列文本拆分为多列,Python可以自动化

    为了自动化这些手工操作,本文将展示如何在Python数据框架中将文本拆分为列。...矢量化操作(在表面上)相当于Excel的“分列”按钮或Power Query的“拆分列”,我们在其中选择一列并对整个列执行某些操作。...图4 要在数据框架的列上使用此切片方法,我们可以执行以下操作: 图5 字符串.split()方法 .split()方法允许根据给定的分隔符将文本拆分为多个部分。...看一个例子: 图6 上面的示例使用逗号作为分隔符,将字符串拆分为两个单词。从技术上讲,我们可以使用字符作为分隔符。注意:返回结果是两个单词(字符串)的列表。 那么,如何将其应用于数据框架列?...图7 拆分是成功的,但是当我们检查数据类型时,它似乎是一个pandas系列,每行是包含两个单词的列表。

    7.1K10

    使用Python中的NLTK和spaCy删除停用词与文本标准化

    译者 | VK 来源 | Analytics Vidhya 【磐创AI 导读】:本文介绍了如何使用Python中的NLTK和spaCy删除停用词与文本标准化,欢迎大家转发、留言。...概述 了解如何在Python中删除停用词与文本标准化,这些是自然语言处理的基本技术 探索不同的方法来删除停用词,以及讨论文本标准化技术,词干化(stemming)和词形还原(lemmatization...这是我最喜欢的Python库之一。NLTK有16种不同语言的停用词列表。...以下是在Python中使用spaCy删除停用词的方法: from spacy.lang.en import English # 加载英语分词器、标记器、解析器、NER和单词向量 nlp = English...那么让我们看看如何在Python中使用TextBlob执行词形还原: # from textblob lib import Word method from textblob import Word

    4.2K20

    Python环境】探索 Python、机器学习和 NLTK

    尽管两种语言之间存在一些相似之处,但我多年来都忽视了学习 Python,将它视为一项多余的技能集。Python 是我的 “盲点”,我怀疑许多 Ruby 开发人员同行都是这样认为的。...通过进一步的搜索,我发现 Python 的应用比我意识到的还要广泛, Google App Engine、YouTube 和使用 Django 框架构建的网站。...您所见,Python 代码非常简洁,且功能强大。 清单 6....简单来说,答案是在培训数据组中除了停用词之外最常见的单词NLTK 提供了一个优秀的类,即 nltk.probability.FreqDist,我可以用它来识别这些最常用的单词。...nltk.FreqDist 类的一个有用的特性是,它实质上是一个散列,但是它的键按其对应的值或计数 排序。因此,使用 [:1000] Python 语法可以轻松获得最频繁的 1000 个单词

    1.6K80

    AI 程序员跨环境执法宝典

    下面是一个简单的思路,可以用Python实现: 读取小说文本文件,将其转换为字符串。 使用jieba分词将文本分成单词。 使用词性标注工具(NLTK)标注每个单词的词性。...') 但是遇到报错 直接复制粘贴问chatGpt 第一个报错: pip install nltk python.exe ....Copilot: 这个错误可能是因为你的Python文件名与NLTK模块名重复了,导致了循环导入。...请尝试将你的Python文件重命名为其他名称,例如“my_nltk.py”,然后再次运行代码。 回答中规中矩 第二个报错: python.exe ....现在你可以使用jieba和NLTK结合来进行词性标注了。请参考我之前的回答,使用以下代码进行词性标注: 使用词性标注工具(NLTK)标注每个单词的词性。

    48430

    自然语言处理背后的数据科学

    使用Python分析部分语音 :(使用 NLTK 库) 您可能需要安装 NLTK, 它是用于自然语言处理的 Python 库。...关于 NLTK 的说明: https://www.geeksforgeeks.org/part-speech-tagging-stop-words-using-nltk-python/ import nltk...因此, 您可以看到 NLTK 如何将句子分解为各个标记并解释语音的某些部分, 例如 ("fox"、"NN"): NN 名词, 单数 "fox" 停止词删除 许多句子和段落中包含的单词几乎没有意义或价值...使用 PythonNLTK 进行停止词删除: (点击原文阅读有关 NLTK 的说明) from nltk.corpus import stopwords from nltk.tokenize import...要使用 PythonNLTK 库执行词干提取, 请执行以下操作: from nltk.stem import PorterStemmer from nltk.tokenize import word_tokenize

    75420

    Python自然语言处理 NLTK 库用法入门教程【经典】

    参考链接: 如何在Python中从NLTK WordNet获取同义词/反义词 @本文来源于公众号:csdn2299,喜欢可以关注公众号 程序员学府 本文实例讲述了Python自然语言处理 NLTK 库用法...分享给大家供大家参考,具体如下:  在这篇文章中,我们将基于 Python 讨论自然语言处理(NLP)。本教程将会使用 Python NLTK 库。...在这个 NLP 教程中,我们将使用 Python NLTK 库。在开始安装 NLTK 之前,我假设你知道一些 Python入门知识。 ...NLTK词干提取  单词词干提取就是从单词中去除词缀并返回词根。(比方说 working 的词干是 work。)...还有其他一些提取算法, Lancaster 提取算法。这个算法的输出同 Porter 算法的结果在几个单词上不同。你可以尝试他们两个算法来查看有哪些不同结果。

    2K30

    数据清洗:文本规范化

    基本的句子切分方法是在通过句子之间的分隔符号作为切分依据,比如句号(。/.)、逗号(,/,)、分号(;/;)、换行符(\n)或者空格等等。根据这些符号来将每一个段落切分成每个句子。...但是在Python强大的三方库中,很多工作还是不需要手动去做。...英文词语切分是非常容易做的, 因为有天然的优势,每个单词之间都是由空格。...组合型切分歧义,汉语词AB,满足A、B、AB 分别成词。比如,“小明有画画的才能”,这里的“才能”可以是作为一个名字表示技能。...通常在文本规范化过程中将他们文本中删除,以保留具有最大意义和语境的词语。像“了”,“的”,“嗯”,“是的”等等词语就是停用词。

    92430
    领券