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英文文本分词之工具NLTK

作者:互联网

英文文本分词之工具NLTK

安装NLTK

pip install nltk

分词需要用到两个包:stopwordspunkt,需要下载:

import nltk

nltk.download('stopwords')
nltk.download('punkt')

如果你能运行成功,那么恭喜,但多半要和我一样,被墙,然后下载失败。于是乎,需要手动下载,这里我已经打包好了,百度提取即可。

链接:https://pan.baidu.com/s/1ddVRG86W-dyk2O6TsIMXAw 
提取码:nltk 

此处也是要感激广大网友的无私分享和帮助!!!

停用词和标点符号包放置

言归正传,下载解压后要注意,stopwords里面还有个stopwords文件,punkt文件里面还有个punkt文件,我们需要的是里面的这两个文件,而不是最外围的同名文件,虽然包含的内容一样,但是python读取的时候路径会出错。将里面stopwordspunkt文件夹分别移动到python安装目录下的两个子路径中,比如我的路径是F:\python38\Lib\nltk_data\corporaF:\python38\Lib\nltk_data\tokenizers。需要说明的是,我的F:\python38\Lib路径下并没有nltk_data这个文件,没有?没有就让他有!新建文件夹,重命名即可。
然后在nltk_data中再新建两个文件夹:corporatokenizers。然后把停用词和标点分别移动到这两个文件里即可,亦即:corpora\stopwordstokenizers\punkt

验证

此处提供一段验证代码,明日开始nltk分词之旅!

from nltk.tokenize import word_tokenize
from nltk.corpus import stopwords

punctuations = [',', '.', ':', ';', '?', '(', ')', '[', ']', '&', '!', '*', '@', '#', '$', '%']
data = "All work and no play makes jack dull boy. All work and no play makes jack a dull boy."
words = word_tokenize(data)
words = [word for word in words if word not in punctuations]   # 去除标点符号
stopWords = set(stopwords.words('english'))
wordsFiltered = []

for w in words:
    if w not in stopWords:
        wordsFiltered.append(w)

print(wordsFiltered)

完结,可以愉快地听歌了。

标签:word,words,punkt,NLTK,stopwords,分词,文本,data,nltk
来源: https://blog.csdn.net/weixin_43543177/article/details/117756242