python nltk | nltk . token ize . mwe()
原文:https://www . geesforgeks . org/python-nltk-nltk-token ize-mwe/
借助**NLTK nltk.tokenize.mwe()**方法，我们可以将音频流标记为多词表达标记，这有助于使用nltk.tokenize.mwe()方法将标记与下划线绑定。请记住它区分大小写。
语法:
MWETokenizer.tokenize()返回: 返回绑定令牌，就像之前声明的一样。
示例#1 :
在此示例中，我们使用了MWETokenizer.tokenize()方法，该方法用于绑定之前定义的令牌。我们也可以使用tokenizer.add_mwe()方法添加预定义的令牌。
# import MWETokenizer() method from nltk
from nltk.tokenize import MWETokenizer
# Create a reference variable for Class MWETokenizer
tk = MWETokenizer([('g', 'f', 'g'), ('geeks', 'for', 'geeks')])
# Create a string input
gfg = "geeks for geeks g f g"
# Use tokenize method
geek = tk.tokenize(gfg.split())
print(geek)
输出:
['geeks_for_geeks '，' g_f_g']
例 2 :
# import MWETokenizer() method from nltk
from nltk.tokenize import MWETokenizer
# Create a reference variable for Class MWETokenizer
tk = MWETokenizer([('g', 'f', 'g'), ('geeks', 'for', 'geeks')])
tk.add_mwe(('who', 'are', 'you'))
# Create a string input
gfg = "who are you at geeks for geeks"
# Use tokenize method
geek = tk.tokenize(gfg.split())
print(geek)
输出:
['你是谁'，' at '，'极客的极客'
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