（转）影评情感分析中nltk.data.load('tokenizers/punkt/english.pickle')的代码解释

对于初学者，在kaggle上做电影评论情感文本分析的时候，会碰到这么一句nltk.data.load('tokenizers/punkt/english.pickle')

想看最后结果的，直接拉到页面最后。。。

从整个的函数，可以隐约感觉到，是对一段文本进行分句，分成各个句子组成的列表。

我们先看个例子：

import nltk.data



tokenizer = nltk.data.load('tokenizers/punkt/english.pickle')



data = 'Sadly, more downs than ups.The plot was pretty decent.'





for row in tokenizer.tokenize(data):



    print(row)

运行出的结果：

Sadly, more downs than ups.The plot was pretty decent.

这还是一段文本，说好的分成句子呢？

几经折磨，终于知道是为什么了。

再看一下：

import nltk.data



tokenizer = nltk.data.load('tokenizers/punkt/english.pickle')



data = 'Sadly, more downs than ups. The plot was pretty decent.'





for row in tokenizer.tokenize(data):



    print(row)

结果：

Sadly, more downs than ups.



The plot was pretty decent.

这又出现了正常的结果，瞪大眼睛，仔细瞧，终于发现，在句子结束后的‘.’之后要留空格。

也就是说句子结束的标点！. ?，在写下一句的时候，老外都留了一个空格，这是划分句子的一个依据。

nltk.data里面封装了好多训练好的模型，tokenizer = nltk.data.load('tokenizers/punkt/english.pickle')

这个是英文的模型。按照加载模型的路径，我找了其他的训练好的模型，如下图：

可以看到，里面有法国，德国，西班牙等训练好的模型。

然而没有中国的。。。

总结：

1. nltk.data.load('tokenizers/punkt/english.pickle')加载英文的划分句子的模型
   
2. 自己写的英文文本，没有出结果，因为在句子结束没有留空格，这是中英文书写习惯造成的
3. tokenizers/punkt/ 这里面有好多训练好的模型，只能划分成句子，不能划分成单词

题外话：

老外写文字，单词之间都留空格，split()函数默认是空格，python是他们自己设计的，都是方便了他们。