我正在使用 nltk 对文本进行标记，只是将句子提供给 wordpunct_tokenizer。这会拆分收缩(例如，'don't' 到 'don' +"' "+'t')，但我想将它们保留为一个词。我正在改进我的方法以更精确地对文本进行标记化，因此除了简单的标记化之外，我还需要更深入地研究 nltk 标记化模块。
我猜这很常见，我希望得到其他人的反馈，他们之前可能不得不处理过该特定问题。
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是的，我知道这是一个笼统的、乱七八糟的问题
此外，作为 nlp 的新手，我是否需要担心收缩？
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SExprTokenizer 或 TreeBankWordTokenizer 似乎可以满足我现在的需求。
最佳答案
您使用哪种分词器实际上取决于您接下来要做什么。正如 inspectorG4dget 所说，一些词性标注器处理拆分收缩，在这种情况下，拆分是一件好事。但也许那不是你想要的。要确定哪个分词器最好，请考虑下一步需要什么，然后将您的文本提交至 http://text-processing.com/demo/tokenize/查看每个 NLTK 分词器的行为方式。
关于python - nltk 标记化和收缩，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/11351290/