如何在使用nltk使用sent_tokenize时\n从输出屏幕中删除

在使用nltk的sent_tokenize函数时，如果希望从输出屏幕中删除输出结果，可以通过重定向标准输出流来实现。具体步骤如下：

导入必要的模块和函数：

import nltk
import sys

创建一个自定义的输出流类，继承自io.StringIO，用于捕获print函数的输出：

class HiddenPrints:
    def __enter__(self):
        self._original_stdout = sys.stdout
        sys.stdout = self._hidden_stdout = io.StringIO()

    def __exit__(self, exc_type, exc_val, exc_tb):
        sys.stdout = self._original_stdout

使用with语句块包裹sent_tokenize函数调用，并将输出结果捕获到自定义的输出流中：

with HiddenPrints():
    sentences = nltk.sent_tokenize(text)

这样，sent_tokenize函数的输出结果将不会显示在屏幕上，而是保存在sentences变量中供后续使用。

注意：以上方法只是将输出结果隐藏，并不会删除或修改nltk库中的源代码。

相关·内容

Python自然语言处理 NLTK 库用法入门教程【经典】

参考链接：如何在Python中从NLTK WordNet获取同义词/反义词 @本文来源于公众号：csdn2299，喜欢可以关注公众号程序员学府本文实例讲述了Python自然语言处理 NLTK 库用法...= response.read() print (html) 从打印输出中可以看到，结果中包含许多需要清理的HTML标记。...从图中，你可以肯定这篇文章正在谈论 PHP。这很棒！有一些词，如"the," “of,” “a,” “an,” 等等。这些词是停止词。一般来说，停止词语应该被删除，以防止它们影响我们的结果。 ...使用 NLTK 删除停止词 NLTK 具有大多数语言的停止词表。...NLTk 对其他非英语语言的支持也非常好！从 WordNet 获取同义词如果你还记得我们使用 nltk.download( ) 安装 NLTK 的扩展包时。其中一个扩展包名为 WordNet。

1.9K3 0

Python NLP入门教程

NLTK也很容易上手，实际上，它是最简单的自然语言处理(NLP)库。在这个NLP教程中，我们将使用Python NLTK库。...BeautifulSoup(html,"html5lib") # 这需要安装html5lib模块 text = soup.get_text(strip=True) print (text) 现在我们从抓取的网页中得到了一个干净的文本...这样如果使用标点符号拆分,Hello Mr将会被认为是一个句子，如果使用NLTK: from nltk.tokenize import sent_tokenize mytext = "Hello Mr...非英文Tokenize Tokenize时可以指定语言: from nltk.tokenize import sent_tokenize mytext = "Bonjour M....在此NLP教程中讨论的所有步骤都只是文本预处理。在以后的文章中，将会使用Python NLTK来实现文本分析。我已经尽量使文章通俗易懂。希望能对你有所帮助。

2.9K4 0

Python NLP入门教程

1.2K7 0

Python NLTK 自然语言处理入门与例程

= response.read() print (html) 从打印输出中可以看到，结果中包含许多需要清理的HTML标记。...从图中，你可以肯定这篇文章正在谈论 PHP。这很棒！有一些词，如"the," "of," "a," "an," 等等。这些词是停止词。一般来说，停止词语应该被删除，以防止它们影响我们的结果。...使用 NLTK 删除停止词 NLTK 具有大多数语言的停止词表。...NLTk 对其他非英语语言的支持也非常好！从 WordNet 获取同义词如果你还记得我们使用 nltk.download( ) 安装 NLTK 的扩展包时。其中一个扩展包名为 WordNet。...我们在本 NLP 教程中讨论的所有步骤都涉及到文本预处理。在以后的文章中，我们将讨论使用Python NLTK进行文本分析。

6.1K7 0

Python NLP快速入门教程

NLTK也很容易上手，实际上，它是最简单的自然语言处理(NLP)库。在这个NLP教程中，我们将使用Python NLTK库。...BeautifulSoup(html,"html5lib") 6# 这需要安装html5lib模块 7text = soup.get_text(strip=True) 8print (text) 现在我们从抓取的网页中得到了一个干净的文本...这样如果使用标点符号拆分,Hello Mr将会被认为是一个句子，如果使用NLTK: 1from nltk.tokenize import sent_tokenize 2mytext = "Hello Mr...非英文Tokenize Tokenize时可以指定语言: 1from nltk.tokenize import sent_tokenize 2mytext = "Bonjour M....在此NLP教程中讨论的所有步骤都只是文本预处理。在以后的文章中，将会使用Python NLTK来实现文本分析。完毕。 ----

1.1K1 0

NLTK文本整理和清洗示例代码

参考链接：在Python中使用NLTK标记文本 # csv load import nltk import csv import json from nltk.tokenize import sent_tokenize...print(rows) # json load jsonfile = open('example.json') data = json.load(jsonfile) print(data) # 文本清洗如章节一...# 句子拆分器 # from nltk.tokenize import sent_tokenize inputstring = ' This is an example sent....allsent = sent_tokenize(inputstring) print(allsent) # 标记解析 # from nltk.tokenize import word_tokenize...("ate")) # 停用词删除 english # from nltk.corpus import stopwords stoplist = stopwords.words('english')

8540 0

文章太长不想看？ML 文本自动摘要了解一下

第二步：文本处理接下来，我们在文本处理中移除停止词（那些没有实际意义的常见词，如「and」和「the」）、数字、标点符号以及句子中的其他特殊字符。...以上例子只是基本说明了如何在机器学习中执行抽取式文本摘要。现在，我们看看如何在创建实际摘要生成器中运用上述概念。...BeautifulSoup 将输入文本转化为 Unicode 字符，将输出文本转化为 UTF-8 字符，省去了从 web 上抓取文本时处理不同字符集编码的麻烦。...from nltk.tokenize import word_tokenize, sent_tokenize sentences = sent_tokenize(article) 第四步：确定句子的加权频率...但在较长的文档中，你很可能遇到具有相同首个 n_chars 的句子，这时最好使用哈希函数（hash function）或 index 函数（index function）来处理此类极端情况（edge-cases

1.5K2 0

适用于NLP自然语言处理的Python：使用Facebook FastText库

然后使用该sent_tokenize方法将来自四个Wikipedia页面的抓取的内容标记为句子。该sent_tokenize方法返回句子列表。四个页面的句子分别标记。...最后，通过该extend方法将四篇文章中的句子连接在一起。数据预处理下一步是通过删除标点符号和数字来清除文本数据。 preprocess_text如下定义的功能执行预处理任务。...接下来，我们必须找到所有这30个单词的单词向量，然后使用PCA将单词向量的维数从60减小到2。然后可以使用plt方法，该matplotlib.pyplot方法是绘制单词的方法的别名在二维向量空间上。...最后，数据帧的标题如下所示安装FastText 下一步是导入FastText模型，可以使用以下wget命令从GitHub存储库中导入该命令，如以下脚本所示： !...以下脚本从数据集中过滤出reviews_score和text列，然后__label__在该reviews_score列中的所有值之前添加前缀。类似地，\n和\t被text列中的空格替换。

9611 1

【NLTK基础】一文轻松使用NLTK进行NLP任务(附视频)

NLTK在文本领域堪称网红届一姐的存在，可以帮助在文本处理中减少很多的麻烦，比如从段落中拆分句子，拆分单词，识别这些单词的词性，突出显示主要的topic，甚至可以帮助机器理解文本的全部内容，在本系列中，...在之后学习NLTK的过程中，我们将主要学习以下内容：将文本切分成句子或者单词 NLTK命名实体识别 NLTK文本分类如何将Scikit-learn (sklearn)和NLTK结合使用使用Twitter...注意：请安装python3的环境接下来就是安装NLTK3，最简单的安装NLTK模块的方法是使用pip。...下面举个例子，说明如何使用NLTK模块，比如将一段话按照句子粒度划分： from nltk.tokenize import sent_tokenize, word_tokenize EXAMPLE_TEXT...另外，按单词拆分也是一个挑战，尤其是在考虑像我们这样的串联这样的事情时。NLTK将会继续前进，并且通过这种看似简单但非常复杂的操作在文本处理的时候节省大量时间。上面的代码将输出句子，分为句子列表。

1.1K3 0

【NLTK基础】一文轻松使用NLTK进行NLP任务(附视频)

NLTK在文本领域堪称网红届一姐的存在，可以帮助在文本处理中减少很多的麻烦，比如从段落中拆分句子，拆分单词，识别这些单词的词性，突出显示主要的topic，甚至可以帮助机器理解文本的全部内容，在本系列中，...在之后学习NLTK的过程中，我们将主要学习以下内容：将文本切分成句子或者单词NLTK命名实体识别NLTK文本分类如何将Scikit-learn (sklearn)和NLTK结合使用使用Twitter...注意：请安装python3的环境接下来就是安装NLTK3，最简单的安装NLTK模块的方法是使用pip。 ...下面举个例子，说明如何使用NLTK模块，比如将一段话按照句子粒度划分： from nltk.tokenize import sent_tokenize, word_tokenize EXAMPLE_TEXT...另外，按单词拆分也是一个挑战，尤其是在考虑像我们这样的串联这样的事情时。NLTK将会继续前进，并且通过这种看似简单但非常复杂的操作在文本处理的时候节省大量时间。

8134 0

数据清洗：文本规范化

在使用NLTK工具之前还是需要先安装它： pip install nltk 安装完成后，直接调用sent_tokenize()函数来进行句子切分。...在NLTK包中也有对词语切分的方法，使用的是word_tokenize(),使用方法跟砂上一小节中的句子切分方法sent_tokenize()相同。...1.文本清洗文本清洗的操作是根据使用或者待分析的文本数据的质量来判断是否需要进行。如果原始文本中包含大量无关和不必要的标识和字符，那么在进行其他操作之前需要先删除它们。...2.删除停用词停用词在制作词云的时候有提到过，它是指那些没有或者只有极小意义的词语。通常在文本规范化过程中将他们文本中删除，以保留具有最大意义和语境的词语。...在text文本中像“of”“the”“to”等等没有实际意义的词语是英文中的停用词，使用NLTK的停用词删除。使用这里的stopwords跟punkt一样，需要先下载。

8753 0

NLP在面向特定领域的应用：从原理到实践

本文将深入探讨NLP在特定领域的应用，重点介绍NLP如何在专业领域中进行深度挖掘，以获取和应用领域内的专业知识。1....在通用NLP应用中，我们已经见识到了语音识别、情感分析、文本生成等领域的强大功能。然而，在特定领域，如医疗、法律、金融等，NLP技术能够通过深度挖掘领域专业知识，进一步提升应用效果。2....# 示例代码：使用NLP进行医学文献关键词提取from nltk import pos_tag, word_tokenizefrom nltk.corpus import stopwordsfrom nltk.stem...): return 'n' elif pos_tag.startswith('R'): return 'r' else: return 'n'text_to_analyze...# 示例代码：使用NLP进行法律文件关键信息提取from nltk import sent_tokenize, word_tokenizedef extract_legal_information(text

6902 0

用AI做一个英语阅读材料AR值计算器

儿童进行英语阅读学习时，蓝思值或者AR值很重要，可以帮助找到适合当前英语水平的阅读材料。...并依据公式来估算出AR值；将计算出来的AR值放在txt文档的文件名开头中，比如：原文件名是a.txt ,计算出来的AR值是1.2，将a.txt文件重命名为：AR1.2_a.txt 注意：每一步都要输出信息到屏幕上...NLTK库中没有syllable_count这个方法，可以使用第三方库pyphen来实现音节计数。...AR从四个维度衡量读物难度：全文的文本内容；平均句子长度；词汇难度；全书单词数。测试分值其采用10进位系统，后面加小数点来表示更精确的级别。最低0，最高12.9。...word_tokenize, sent_tokenize import pyphen # 下载NLTK数据（仅需运行一次） nltk.download('punkt') nltk.download('

941 0

关于NLP中的文本预处理的完整教程

实现文本预处理在下面的python代码中，我们从Twitter情感分析数据集的原始文本数据中去除噪音。之后，我们将进行删除停顿词、干化和词法处理。导入所有的依赖性。 !..., sent_tokenize from nltk.corpus import stopwords from nltk.stem import LancasterStemmer, WordNetLemmatizer...第一步是去除数据中的噪音；在文本领域，噪音是指与人类语言文本无关的东西，这些东西具有各种性质，如特殊字符、小括号的使用、方括号的使用、空白、URL和标点符号。下面是我们正在处理的样本文本。...正如你所看到的，首先有许多HTML标签和一个URL；我们需要删除它们，为此，我们使用BeautifulSoup。下面的代码片段将这两者都删除了。...在分析文本数据时，停顿词根本没有意义；它只是用于装饰性目的。因此，为了进一步降低维度，有必要将停顿词从语料库中删除。最后，我们有两种选择，即用词干化或词组化的形式来表示我们的语料库。

6194 0

数据科学和人工智能技术笔记五、文本预处理

# 创建单词标记 tokenized_words = ['i', 'am', 'humbled', 'by', 'this', 'traditional', 'meeting'] 词干提取通过识别和删除词缀...NLTK 的PorterStemmer实现了广泛使用的 Porter 词干算法。...text_tagged # [('Chris', 'NNP'), ('loved', 'VBD'), ('outdoor', 'RP'), ('running', 'VBG')] 输出是一个元组列表...NLTK 使用 Penn Treebank 词性标签。...', 'Tomorrow', 'is', 'today', '.'] ''' # 对句子分词 sent_tokenize(string) # ['The science of today

5932 0

变身抓重点小能手：机器学习中的文本摘要入门指南 | 资源

比如在志明和春娇这个例子当中，第一句在整个段落中的权重是最大的，那么它就将构成摘要的主体部分。以上是机器学习实现文本摘要的基本步骤，下面我们来看看如何在真实世界中构建摘要生成器。...亲手构建摘要生成器使用Python的NLTK工具包，我们可以亲自动手创造一个文本摘要生成器，实现对Web文章的摘要生成。...这里使用了NLTK的stopwords和PorterStemmer。...import word_tokenize, sent_tokenize 2 3sentences = sent_tokenize(article) 第四步：计算句子的权重句子的权重取决于它包含的单词的出现频率.../pdf/1704.04368.pdf http://www.abigailsee.com/2017/04/16/taming-rnns-for-better-summarization.html 如何在文本摘要中使用基于预训练的编码器

6454 0

使用 Python 和 TFIDF 从文本中提取关键词

本文中，云朵君将和大家一起学习如何使用 TFIDF，并以一种流畅而简单的方式从文本文档中提取关键字。关键词提取是从简明概括长文本内容的文档中，自动提取一组代表性短语。...Python 中的 TFIDF 我们可以使用 sklearn 库轻松执行 TFIDF 向量化。...WordNetLemmatizer from nltk import word_tokenize, sent_tokenize, pos_tag [nltk_data] Downloading package...如果一个词语在超过 50 个文档中均出现过，它将被删除，因为它在语料库级别被认为是无歧视性的。...首先使用精确匹配进行评估，从文档中自动提取的关键短语必须与文档的黄金标准关键字完全匹配。

4.5K4 1

主题建模 — 简介与实现

数据集为了实施本文涵盖的概念，我们将使用UCI机器学习仓库中的一个数据集，该数据集基于论文“使用深度特征从群体到个体标签”（Kotzias等，2015），可从此链接（CC BY 4.0）下载。...确保这一点的一种方式是将该人名标记为实体，然后当存在标记实体时，将绕过模型。换句话说，句子中除了那个标记的实体之外的所有内容都将被翻译。...在今天的练习中，我们将依赖NLTK提供的现有词性标注。让我们看一个例子，以更好地理解这个概念。我们从创建一个示例字符串开始，然后将其通过NLTK的词性标注器，并审查结果。...命名实体识别（NER，也称为命名实体分块）涉及通过将给定的文本输入分类为预定义的类别（如人、组织、地点等）来从文本输入中提取信息。让我们看一个例子，以了解这是如何工作的。...问题5：定义一个名为“top_n_words”的函数，接受两个参数： “feature_names”，这是从DTM中得出的特征名称 “n”，这是将返回的行数和单词数。

2851 0

NLPer入门指南 | 完美第一步

在NLP中，什么是标识化？标识化是处理文本数据时最常见的任务之一。但是标识化(tokenization)具体是什么意思呢?...你可以使用以下命令安装NLTK: pip install --user -U nltk NLTK包含一个名为tokenize()的模块，它可以进一步划分为两个子类别: Word tokenize:我们使用...注意到NLTK是如何考虑将标点符号作为标识符的吗?因此，对于之后的任务，我们需要从初始列表中删除这些标点符号。...在执行NLP任务时，与其他库相比，spaCy的速度相当快(是的，甚至相较于NLTK)。...每当遇到标点符号时，它就会分割。在句子分割中，Gensim在遇到\n时会分割文本，而其他库则是忽略它。总结标识化是整个处理NLP任务中的一个关键步骤。

1.5K3 0

精品教学案例 | 基于TextRank的新闻摘要(Python实现)

抽取式文档摘要(Extractive Summarization)：这类方法从文档中抽取短语、句子等片段，将这些片段组合在一起形成文档摘要。因此从文档中抽取出正确的句子是这类方法的关键。...为了得到用户从一个页面跳转到另一个页面的概率，我们先构造一个 n*n 的方矩阵 M，n是网页的数量。矩阵中每个元素代表了用户从一个网页跳转到另一个网页的概率。...我们将运用TextRank算法，从抓取的文章集合中构造一篇简洁准确的摘要。需要注意的是，这项任务是从多篇相同领域文章中得到一篇摘要。...4.4 切分文本成句子需要将这些文本内容分割成单独的句子，这里用到了nltk库的sent_tokenize()函数。...from nltk.tokenize import sent_tokenize sentences = [] for s in df['article_text']: sentences.append

2.4K3 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

如何在使用nltk使用sent_tokenize时\n从输出屏幕中删除

相关·内容

Python自然语言处理 NLTK 库用法入门教程【经典】

Python NLP入门教程

Python NLP入门教程

Python NLTK 自然语言处理入门与例程

Python NLP快速入门教程

NLTK文本整理和清洗示例代码

文章太长不想看？ML 文本自动摘要了解一下

适用于NLP自然语言处理的Python：使用Facebook FastText库

【NLTK基础】一文轻松使用NLTK进行NLP任务(附视频)

【NLTK基础】一文轻松使用NLTK进行NLP任务(附视频)

数据清洗：文本规范化

NLP在面向特定领域的应用：从原理到实践

用AI做一个英语阅读材料AR值计算器

关于NLP中的文本预处理的完整教程

数据科学和人工智能技术笔记五、文本预处理

变身抓重点小能手：机器学习中的文本摘要入门指南 | 资源

使用 Python 和 TFIDF 从文本中提取关键词

主题建模 — 简介与实现

NLPer入门指南 | 完美第一步

精品教学案例 | 基于TextRank的新闻摘要(Python实现)

扫码

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

社区

活动

资源

关于

腾讯云开发者

热门产品

热门推荐

更多推荐