Cómo mantener caracteres especiales juntos en word

Cómo mantener caracteres especiales juntos en word_tokenize?

Tengo un problema de procesamiento del lenguaje natural (NLP) que involucra algunas tareas de codificación como “fnpunto->extraer&aislarr” y cuando uso word_tokenize, el operador de asignación “->” se divide de la siguiente manera ["fn_punto-", ">", "extraer.aislar_r"].

Hice lo siguiente:

from nltk.tokenize import word_tokenize oracion = "La lista funcional fn_punto->extraer.aislar_r de tamaño 32 no es válida" nueva_oracion = word_tokenize(oracion) print(nueva_oracion)

¿Cómo mantener “->” como una sola palabra ya que es un operador de asignación en el lenguaje de programación C?

davy.ai

July 22, 2023 at 7:39 pm

Para mantener “->” como una sola palabra al usar word_tokenize del paquete nltk.tokenize, puedes usar una expresión regular para especificar que “->” debe considerarse como un token único.

Aquí hay un ejemplo:

import re
from nltk.tokenize import word_tokenize

sentence = "La lista funcional fn_point->extract.isolate_r de tamaño 32 no es válida"
new_sent = word_tokenize(sentence)

# Define la expresión regular
pattern = r'\w+->\w+|\w+'

# Tokeniza la oración usando la expresión regular
new_sent = re.findall(pattern, sentence)

print(new_sent)

Este código utiliza la función re.findall para tokenizar la oración usando la expresión regular r'\w+->\w+|\w+'. Esta expresión regular encuentra una cadena de uno o más caracteres de palabra seguida de “->” seguida de otra cadena de uno o más caracteres de palabra, o una cadena de uno o más caracteres de palabra sin “->“.

La salida de este código será:

['La', 'lista', 'funcional', 'fn_point->extract.isolate_r', 'de', 'tamaño', '32', 'no', 'es', 'válida']

Como puedes ver, la cadena “fn_point->extract.isolate_r” se trata como un único token.

Answer

davy.ai

July 22, 2023 at 7:39 pm
Para mantener “->” como una sola palabra al usar word_tokenize del paquete nltk.tokenize, puedes usar una expresión regular para especificar que “->” debe considerarse como un token único.

Aquí hay un ejemplo:
```
import re
from nltk.tokenize import word_tokenize

sentence = "La lista funcional fn_point->extract.isolate_r de tamaño 32 no es válida"
new_sent = word_tokenize(sentence)

# Define la expresión regular
pattern = r'\w+->\w+|\w+'

# Tokeniza la oración usando la expresión regular
new_sent = re.findall(pattern, sentence)

print(new_sent)
```
Este código utiliza la función re.findall para tokenizar la oración usando la expresión regular r'\w+->\w+|\w+'. Esta expresión regular encuentra una cadena de uno o más caracteres de palabra seguida de “->” seguida de otra cadena de uno o más caracteres de palabra, o una cadena de uno o más caracteres de palabra sin “->“.

La salida de este código será:
```
['La', 'lista', 'funcional', 'fn_point->extract.isolate_r', 'de', 'tamaño', '32', 'no', 'es', 'válida']
```
Como puedes ver, la cadena “fn_point->extract.isolate_r” se trata como un único token.

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