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：

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：

['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。