在python NLTK中，我希望得到非空白字符串的形态分析结果

我想从NLTK得到一个非WhiteAPCE字符串的形态学分析结果

例如：

字符串是“societynamebank”

我想获得

['society'，'name'，'bank']

---

如何在NLTK上获得该结果？

下面是一个简单的代码，可以帮助您。它使用pyEnchant字典进行形态分析：

>>> import enchant
>>> d = enchant.Dict("en_US")
>>> tokens=[]
>>> def tokenize(st):
...    if not st:return
...    for i in xrange(len(st),-1,-1):
...       if d.check(st[0:i]):
...          tokens.append(st[0:i])
...          st=st[i:]
...          tokenize(st)
...          break
... 
>>> tokenize("societynamebank")
>>> tokens
['society', 'name', 'bank']
>>> tokens=[]
>>> tokenize("HelloSirthereissomethingwrongwiththistext")
>>> tokens
['Hello', 'Sir', 'there', 'is', 'something', 'wrong', 'with', 'this', 'text']

---

下面是一个简单的代码，可以帮助您。它使用pyEnchant字典进行形态分析：

>>> import enchant
>>> d = enchant.Dict("en_US")
>>> tokens=[]
>>> def tokenize(st):
...    if not st:return
...    for i in xrange(len(st),-1,-1):
...       if d.check(st[0:i]):
...          tokens.append(st[0:i])
...          st=st[i:]
...          tokenize(st)
...          break
... 
>>> tokenize("societynamebank")
>>> tokens
['society', 'name', 'bank']
>>> tokens=[]
>>> tokenize("HelloSirthereissomethingwrongwiththistext")
>>> tokens
['Hello', 'Sir', 'there', 'is', 'something', 'wrong', 'with', 'this', 'text']

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下面是一个简单的代码，可以帮助您。它使用pyEnchant字典进行形态分析：

>>> import enchant
>>> d = enchant.Dict("en_US")
>>> tokens=[]
>>> def tokenize(st):
...    if not st:return
...    for i in xrange(len(st),-1,-1):
...       if d.check(st[0:i]):
...          tokens.append(st[0:i])
...          st=st[i:]
...          tokenize(st)
...          break
... 
>>> tokenize("societynamebank")
>>> tokens
['society', 'name', 'bank']
>>> tokens=[]
>>> tokenize("HelloSirthereissomethingwrongwiththistext")
>>> tokens
['Hello', 'Sir', 'there', 'is', 'something', 'wrong', 'with', 'this', 'text']

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下面是一个简单的代码，可以帮助您。它使用pyEnchant字典进行形态分析：

>>> import enchant
>>> d = enchant.Dict("en_US")
>>> tokens=[]
>>> def tokenize(st):
...    if not st:return
...    for i in xrange(len(st),-1,-1):
...       if d.check(st[0:i]):
...          tokens.append(st[0:i])
...          st=st[i:]
...          tokenize(st)
...          break
... 
>>> tokenize("societynamebank")
>>> tokens
['society', 'name', 'bank']
>>> tokens=[]
>>> tokenize("HelloSirthereissomethingwrongwiththistext")
>>> tokens
['Hello', 'Sir', 'there', 'is', 'something', 'wrong', 'with', 'this', 'text']

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NLTK

中没有此类模块。你是在学习英语还是德语？英语测试。我在url下使用。我希望语素分析器可以分割这个字符串。

NLTK

中没有这样的模块。你是在学习英语还是德语？英语测试。我在url下使用。我希望语素分析器可以分割这个字符串。

NLTK

中没有这样的模块。你是在学习英语还是德语？英语测试。我在url下使用。我希望语素分析器可以分割这个字符串。

NLTK

中没有这样的模块。你是在学习英语还是德语？英语测试。我在url下使用。我希望语素分析器可以分割这个字符串。