Was ist der beste Ansatz zur Satzaufteilung über reguläre Ausdrücke hinaus?

Alternativen zu regulären Ausdrücken für die Satzteilung

Ein Satzteiler, der reguläre Ausdrücke verwendet, integriert verschiedene Satzende-Interpunktionen zusammen mit Großbuchstaben am Anfang als plausible Lösung auftauchen. Allerdings zeigen solche regulären Ausdrücke oft eine unvollkommene Leistung, wenn sie auf die subtilen Platzierungen von Abkürzungen stoßen, die ebenfalls mit einem Punkt enden.

Das Natural Language Toolkit (NLTK) bietet ein umfassendes Werkzeug für die Verarbeitung natürlicher Sprache, einschließlich eines speziellen Moduls zur Satzsegmentierung. Dieses Modul ist mit hochentwickelten Algorithmen ausgestattet, die Text präzise in Sätze aufteilen und dabei Komplexitäten wie die Handhabung von Abkürzungen bewältigen können.

Die Implementierung der Satzaufteilung mit NLTK kann durch die folgenden Schritte erreicht werden:

1. Importieren Sie die NLTK-Bibliothek in Ihren Code.
2. Laden Sie den NLTK English Punkt Tokenizer, der speziell für die englische Sprache entwickelt wurde Tokenisierung.
3. Öffnen Sie die Textdatei, die Sie in Sätze aufteilen möchten.
4. Lesen Sie den Inhalt der Textdatei in eine Zeichenfolgenvariable.
5. Verwenden Sie den Tokenizer, um den Text aufzuteilen in eine Liste von Sätzen.
6. Drucken Sie die resultierende Liste von Sätzen, getrennt durch Zeilenumbrüche.

Beispielcode:

import nltk.data

tokenizer = nltk.data.load('tokenizers/punkt/english.pickle')
fp = open("test.txt")
data = fp.read()
print('\n-----\n'.join(tokenizer.tokenize(data)))

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