关于 word_tokenize

word_tokenize 是一个句子分解器，它将文本切割成单词和标点符号。它是 Python 中最为常用的分词器之一，通常结合使用 nltk 库使用。

使用方法

首先，需要导入 nltk 库和 word_tokenize 函数：

import nltk
from nltk.tokenize import word_tokenize

然后，就可以直接在你的程序中使用 word_tokenize() 函数来分词了。它的参数是要分词的句子。例如：

text = "This is a sample sentence. It consists of words and punctuations!"
tokens = word_tokenize(text)

tokens变量现在包含了分解后的句子：

['This', 'is', 'a', 'sample', 'sentence', '.', 'It', 'consists', 'of', 'words', 'and', 'punctuations', '!']

替代方法

虽然 word_tokenize 是一个很方便的句子分词器，但是它不是唯一的选择。如果你需要更快速而便捷的替代方案，你可以考虑使用 split() 方法或者手写规则来分词。

split() 方法是最基本的字符串处理方法。对于英语文本，我们可以使用空格字符 " " 来分隔单词：

text = "This is a sample sentence. It consists of words and punctuations!"
tokens = text.split(' ')

这个方法存在一些局限性，那就是分词只能尽可能准确的使用空格作为分割符号。对于有标点符号的句子来说，除了空格外，我们还需要使用标点符号来作为分割符号。

手写规则分词，通常基于一些预先定义好的规则，比如标点符号，缩写词等等。虽然手动编写这些规则很费时间，但是它可以准确的处理特定类型的文本或者特定领域的语料库。举个例子，我们可以使用手写规则分词来特定处理医学文本：

import re 

def medical_tokenizer(text):
    # 使用正则表达式将文本中符号的部分切割开
    tokenizer = re.compile('([A-Za-z0-9]+|\W+)')
    return tokenizer.tokenize(text)

text = "Acetaminophen is an analgesic or pain reliever medication used to reduce fever and treat mild to moderate pain"
tokens = medical_tokenizer(text)

print(tokens)

这个方法比较适合处理特定类型的文本，但是对于普通的英语句子，并不是一个很好的选择。