Python - Tokenizzazione

In Python la tokenizzazione si riferisce fondamentalmente alla suddivisione di un corpo di testo più ampio in righe, parole più piccole o persino alla creazione di parole per una lingua non inglese. Le varie funzioni di tokenizzazione integrate nel modulo nltk stesso e possono essere utilizzate nei programmi come mostrato di seguito.

Tokenizzazione della linea

Nell'esempio seguente dividiamo un dato testo in diverse righe utilizzando la funzione sent_tokenize.

import nltk
sentence_data = "The First sentence is about Python. The Second: about Django. You can learn Python,Django and Data Ananlysis here. "
nltk_tokens = nltk.sent_tokenize(sentence_data)
print (nltk_tokens)

Quando eseguiamo il programma sopra, otteniamo il seguente output:

['The First sentence is about Python.', 'The Second: about Django.', 'You can learn Python,Django and Data Ananlysis here.']

Tokenizzazione non inglese

Nell'esempio seguente tokenizziamo il testo tedesco.

import nltk
german_tokenizer = nltk.data.load('tokenizers/punkt/german.pickle')
german_tokens=german_tokenizer.tokenize('Wie geht es Ihnen?  Gut, danke.')
print(german_tokens)

Quando eseguiamo il programma sopra, otteniamo il seguente output:

['Wie geht es Ihnen?', 'Gut, danke.']

Parola Tokenzitaion

Tokenizziamo le parole usando la funzione word_tokenize disponibile come parte di nltk.

import nltk
word_data = "It originated from the idea that there are readers who prefer learning new skills from the comforts of their drawing rooms"
nltk_tokens = nltk.word_tokenize(word_data)
print (nltk_tokens)

Quando eseguiamo il programma sopra, otteniamo il seguente output:

['It', 'originated', 'from', 'the', 'idea', 'that', 'there', 'are', 'readers', 
'who', 'prefer', 'learning', 'new', 'skills', 'from', 'the',
'comforts', 'of', 'their', 'drawing', 'rooms']