Python NLTK | nltk.tokenize.mwe()

介绍

Python NLTK（Natural Language Toolkit）是一个常用的自然语言处理工具包。其中，nltk.tokenize模块提供了一些文本分割的方法，包括分句、分词、分段等。其中的nltk.tokenize.mwe()函数用于检测多单词表达（multi-word expressions，MWEs），例如词组或固定短语。

用法

nltk.tokenize.mwe()接受一个已经被分词的文本列表作为输入，并返回一个标记化的文本，其中MWEs被合并为单个标记。

import nltk
nltk.download('punkt') # 下载必须的数据

from nltk.tokenize import word_tokenize
from nltk.tokenize import MWETokenizer

text = "These are my favorite foods: sushi, curry rice, and green tea ice cream."
tokens = word_tokenize(text)
tokenizer = MWETokenizer([('favorite', 'foods'), ('curry', 'rice'), ('green', 'tea', 'ice', 'cream')])
mwe_tokens = tokenizer.tokenize(tokens)
print(mwe_tokens)
# 输出：['These', 'are', 'my', 'favorite_foods', ':', 'sushi', ',', 'curry_rice', ',', 'and', 'green_tea_ice_cream', '.']

在这个例子中，MWETokenizer被用来指定哪些MWEs需要被识别和合并。在MWEs被检测和合并后，它们的词语必须以下划线分隔以保证它们在接下来的文本处理中被正确处理。

总结

nltk.tokenize.mwe()函数可以帮助我们识别和处理MWEs，这对于进行自然语言处理任务如文本分类、情感分析等非常有用。在使用这个函数时，我们需要提供指定的MWEs。