python3强制类型转换,python强制类型转化

　　ntk.tokenize.word _ tokenize(文本)只是瘦的

　　包装材料功能，调用

　　TreebankWordTokenizer类实例的标记化方法。显然使用简单的正则表达式分析语句。

　　类的文档声明：

　　这种植物被分割成

　　句子。任何句号——一个句号

　　areasumedtobotopartofwortheyaratchedto(例如为

　　缩写等),并且没有单独标记。

　　基础标记化方法本身非常简单：

　　eftokenize(self，text):

　　forregexpinself.contractions 2:

　　text=regexp.sub(r\1\2 ，text)())))))))))))))))))))。

　　forregexpinself。缩写：

　　text=regexp.sub(r\1\2\3 ，text))())))))))))))

　　#分隔大部分标点符号

　　sub(r)(^\w\.-\/、)、r \1 、text)))))))))))))))))))))))

　　#如果空间允许，则分开通信。

　　（例如不要分开2500)).

　　text=re sub(r(、\s)、r()、1)、text())))))))))。

　　# separatesinglequotesifthey 允许使用空格。

　　text=re sub(r()(s)，text))。

　　# separateperiodshatcomeborendofstring。

　　text=re.sub((().*(n$)、0 .)、text())))))))))))))))。

　　返回text.split()

　　基本上，此方法将句点标记为单独的标记。如果位于字符串的末尾，则为：

　　ntk.tokenize.word _ tokenize(你好，世界。) )。

　　[你好,,,世界,。]

　　字符串中的句点被标记为单词的一部分，假设它是缩写。

　　ntk。令牌大小。世界，你好."你好吗，")

　　[你好,世界、怎么样、是、你、?]

　　只要这个行为被接受，你就没关系。

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