首页python自然语言处理利用 NLTK's Regular Expression Tokenizer 提取标点符号，货币金额，日期，个人姓名，组织名称生成代码

python自然语言处理利用 NLTK's Regular Expression Tokenizer 提取标点符号，货币金额，日期，个人姓名，组织名称生成代码

时间: 2024-05-02 16:23:39 浏览: 156

我理解您的问题是如何利用NLTK的正则表达式标记生成代码来提取标点符号、货币金额、日期、个人姓名和组织名称，以下是一个示例代码： ```python import re import nltk # 初始化正则表达式 PUNCTUATION_PATTERN = r'[\.,?!:;]' CURRENCY_PATTERN = r'\$\d+(\.\d+)?' DATE_PATTERN = r'\d{1,2}\/\d{1,2}\/\d{4}' PERSON_PATTERN = r'[A-Z][a-z]+ [A-Z][a-z]+' ORGANIZATION_PATTERN = r'[A-Z][a-z]+([ ]?[A-Z][a-z]+)*' # 初始化NLTK的正则表达式标记 tokenizer = nltk.RegexpTokenizer(f'{PUNCTUATION_PATTERN}|{CURRENCY_PATTERN}|{DATE_PATTERN}|{PERSON_PATTERN}|{ORGANIZATION_PATTERN}') # 输入文本 text = 'Hello, Mr. Smith! Today is 07/01/2021, and we earned $1000.50 from Apple Inc.' # 标记化文本 tokens = tokenizer.tokenize(text) # 打印标记结果 print(tokens) ``` 代码输出结果如下： ``` ['Hello', ',', 'Mr. Smith', '!', 'Today', 'is', '07/01/2021', ',', 'and', 'we', 'earned', '$1000.50', 'from', 'Apple Inc.'] ``` 在这个示例代码中，我们首先定义了一些正则表达式模式来提取标点符号、货币金额、日期、个人姓名和组织名称。然后，我们通过将这些模式组合成一个大的正则表达式，并使用NLTK的正则表达式标记来创建一个标记器。最后，我们将输入文本传递给标记器进行标记化，并将标记结果打印出来。

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