Python如何实现对中文文本分段分句

Python实现对中文文本分段分句

作者:虚坏叔叔
博客:https://xuhss.com

早餐店不会开到晚上,想吃的人早就来了!

Python如何实现对中文文本分段分句_第1张图片

一、问题

实现对文本的分句,大致来说主要是以中文的句号、感叹、问号等符号进行分句。难点在于直接分句可能会造成人物说话的语句也被分开!

二、步骤

分段

首先读取文本,文本读取后整体是一个字符串,每一个段之间是空白,所以分段之间按照空白分开来即可,最后存入一个paragraph_list,注意该list的下标就是段落的顺序号!其他的这里就不再多赘述!(可以查看最后的整体代码)

分句

首先拿到上面分好的paragraph_list,循环拿到每一段,然后对每一段直接按照分句规则(正则表达式)进行分句,参考该文章

import re

def cut_sent(para):
    para = re.sub('([。!?\?])([^”’])', r"\1\n\2", para)
    para = re.sub('(\.{6})([^”’])', r"\1\n\2", para)
    para = re.sub('(\…{2})([^”’])', r"\1\n\2", para)
    para = re.sub('([。!?\?][”’])([^,。!?\?])', r'\1\n\2', para)
    para = para.rstrip()
    return para.split("\n")

# 这一段文字分句后应该有的结果
s = '今天天气好啊!' \
    '温度高吗?你好,很高兴遇见你,真不错。' \
    '小明遇见小红说:"你的衣服这好看!"' \
    '小红说:"什么?衣服真好看?真的吗?"' \
    '小明回答到:"嗯,真的!我也想买。"'

for i in cut_sent(s):
    print(i)
    
#结果将人物语句也分开
"""
今天天气好啊!
温度高吗?
你好,很高兴遇见你,真不错。
小明遇见小红说:"你的衣服这好看!
"小红说:"什么?
衣服真好看?
真的吗?
"小明回答到:"嗯,真的!
我也想买。
"
"""

连接

这里解决办法就是循环每一句,识别:""

  • 两个符号均有,则该句直接就是一整句,直接就加入
  • 两个符号都没有,则该句直接就是一整句,直接就加入
  • 如果只有前面符号而无后面符号,则记录有前面符号那一句,依次往下拼接,直到遇到字符最后有,将上面拼接好的语句作为一整句放入
def connect(paragraph):
    sentence_before = []
    sentence_after = []
    for each_para in paragraph:
        sentence_before.append(cut(each_para))
    # 核心代码!(将被错分的语句进行连接)
    for each in sentence_before:
        list = []
        sentence = ""
        FLAG = True # 非常关键!判断有':“'的符号后面的语句是否继续拼接
        for i in each:
            if i.find(':“') * i.find('”') >= 0 and FLAG:
                list.append(i + sentence)
            else:
                FLAG = False
                sentence = sentence + i
                if i.find('”') > 0:
                    list.append(sentence)
                    sentence = ""
                    FLAG = True
        sentence_after.append(list)
    return sentence_after

三、最后整体代码

import re
import pandas as pd

# 将整篇文章进行分段
def segments(url):
    raw = pd.read_csv(url,names=['txt'], sep='aaa', encoding="GBK" ,engine='python')

    def m_head(tem_str):
        return tem_str[:1]

    def m_mid(tmp_str):
        return tmp_str.find("回 ")
    raw['head'] = raw.txt.apply(m_head)
    raw['mid'] = raw.txt.apply(m_mid)
    raw['len'] = raw.txt.apply(len)
    chap_num = 0
    for i in range(len(raw)):
        if raw['head'][i] == "第" and raw['mid'][i] > 0 and raw['len'][i] < 30:
            chap_num += 1
        if chap_num >= 40 and raw['txt'][i] == "附录一:成吉思汗家族":
            chap_num = 0
        raw.loc[i, 'chap'] = chap_num
    del raw['head']
    del raw['mid']
    del raw['len']
    tmp_chap = raw[raw['chap'] == 7].copy()
    tmp_chap.reset_index(drop=True, inplace=True)
    tmp_chap['paraidx'] = tmp_chap.index
    paragraph = tmp_chap['txt'].values.tolist()
    return paragraph

# 将每段进行分句
def cut(para):
    # 相关规则
    pattern = ['([。!?\?])([^”’])','(\.{6})([^”’])','(\…{2})([^”’])','([。!?\?][”’])([^,。!?\?])']
    for i in pattern:
        para = re.sub(i, r"\1\n\2", para)
    para = para.rstrip()
    return para.split("\n")

# 将其中被错分的语句进行连接(主要是针对话语)
def connect(paragraph):
    sentence_before = []
    sentence_after = []
    for each_para in paragraph:
        sentence_before.append(cut(each_para))
    # 核心代码!(将被错分的语句进行连接)
    for each in sentence_before:
        list = []
        sentence = ""
        FLAG = True # 非常关键!判断有':“'的符号后面的语句是否继续拼接
        for i in each:
            if i.find(':“') * i.find('”') >= 0 and FLAG:
                list.append(i + sentence)
            else:
                FLAG = False
                sentence = sentence + i
                if i.find('”') > 0:
                    list.append(sentence)
                    sentence = ""
                    FLAG = True
        sentence_after.append(list)
    return sentence_after

# 将最后的结果保存到DataFrame
def toDataFrame(list3):
    df = pd.DataFrame(columns=["content","paragraph","sentence"])
    for para_num,i in enumerate(list3):
       for sentence_num,j in enumerate(i):
            df_ = pd.DataFrame({"content": j, "paragraph": para_num,"sentence":sentence_num+1},index=[para_num])
            df = df.append(df_,ignore_index=True)
    for i in df['content'].values.tolist():
        print(i)

def main():
    # URL = "/Users/dengzhao/Downloads/金庸-射雕英雄传txt精校版.txt"
    URL = input("请输入文件地址:")
    para = segments(URL)
    result = connect(para)
    print(result)
    flag = input("以DataFrame形式输出数据(Y,N):")
    if flag == 'Y':
        toDataFrame(result)
    elif flag == 'N':
        print("Thanks!!!!")
    else:
        print("程序结束!请检查的你的输入!")

if __name__ == '__main__':
    main()

总结

最后的最后
由本人水平所限,难免有错误以及不足之处, 屏幕前的靓仔靓女们 如有发现,恳请指出!

最后,谢谢你看到这里,谢谢你认真对待我的努力,希望这篇博客对你有所帮助!

你轻轻地点了个赞,那将在我的心里世界增添一颗明亮而耀眼的星!

往期优质文章分享

  • C++ QT结合FFmpeg实战开发视频播放器-01环境的安装和项目部署
  • 解决QT问题:运行qmake:Project ERROR: Cannot run compiler ‘cl‘. Output:
  • 解决安装QT后MSVC2015 64bit配置无编译器和调试器问题
  • Qt中的套件提示no complier set in kit和no debugger,出现黄色感叹号问题解决(MSVC2017)
  • Python+selenium 自动化 - 实现自动导入、上传外部文件(不弹出windows窗口)

优质教程分享

  • 如果感觉文章看完了不过瘾,可以来我的其他 专栏 看一下哦~
  • 比如以下几个专栏:Python实战微信订餐小程序、Python量化交易实战、C++ QT实战类项目 和 算法学习专栏
  • 可以学习更多的关于C++/Python的相关内容哦!直接点击下面颜色字体就可以跳转啦!
学习路线指引(点击解锁) 知识定位 人群定位
Python实战微信订餐小程序 进阶级 本课程是python flask+微信小程序的完美结合,从项目搭建到腾讯云部署上线,打造一个全栈订餐系统。
Python量化交易实战 入门级 手把手带你打造一个易扩展、更安全、效率更高的量化交易系统
❤️ C++ QT结合FFmpeg实战开发视频播放器❤️ 难度偏高 分享学习QT成品的视频播放器源码,需要有扎实的C++知识!
游戏爱好者九万人社区 互助/吹水 九万人游戏爱好者社区,聊天互助,白嫖奖品
Python零基础到入门 Python初学者 针对没有经过系统学习的小伙伴,核心目的就是让我们能够快速学习Python的知识以达到入门

资料白嫖,温馨提示

关注下面卡片即刻获取更多编程知识,包括各种语言学习资料,上千套PPT模板和各种游戏源码素材等等资料。更多内容可自行查看哦!

请添加图片描述

你可能感兴趣的:(经验,python,开发语言)