为了为nltk.word_tokenize定义特殊的“不可标记化”单词,我们可以使用自定义的分词器来实现。下面是一个示例代码:
import nltk
class CustomTokenizer(nltk.tokenize.api.Tokenizer):
def __init__(self, untokenizable_words):
self.untokenizable_words = untokenizable_words
def tokenize(self, text):
words = nltk.word_tokenize(text)
tokens = []
i = 0
while i < len(words):
if words[i] in self.untokenizable_words:
tokens.append(words[i])
i += 1
else:
j = i + 1
while j < len(words) and words[j] in self.untokenizable_words:
j += 1
tokens.append("".join(words[i:j]))
i = j
return tokens
# 定义不可标记化的单词列表
untokenizable_words = ["don't", "can't", "won't"]
# 创建自定义分词器实例
tokenizer = CustomTokenizer(untokenizable_words)
# 使用自定义分词器进行分词
text = "I don't like this book. It can't be true."
tokens = tokenizer.tokenize(text)
print(tokens)
在上述代码中,我们定义了一个名为CustomTokenizer的自定义分词器类,该类继承自nltk.tokenize.api.Tokenizer。在初始化方法中,我们传入了一个不可标记化的单词列表。在tokenize方法中,我们遍历输入的文本,如果当前单词在不可标记化的单词列表中,我们将其作为一个独立的标记添加到tokens列表中。如果当前单词不在不可标记化的单词列表中,我们将继续查找连续的不可标记化单词,并将它们合并为一个标记。
使用自定义分词器时,我们可以传入需要分词的文本,然后调用tokenize方法进行分词。在上述示例中,我们定义了一个包含两个不可标记化单词的列表,然后使用自定义分词器对文本进行分词,并打印结果。
请注意,上述示例中的CustomTokenizer类只是一个简单的示例,您可以根据实际需求进行修改和扩展。此外,腾讯云没有与nltk.word_tokenize直接相关的产品或服务,因此无法提供相关的产品和链接。
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