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在NLP中,数据清洗与分词往往是很多工作开始的第一步,大多数工作中只有中文语料数据需要进行分词,现有的分词工具也已经有了很多了,这里就不再多介绍了。英文语料由于其本身存在空格符所以无需跟中文语料同样处理,如果英文数据中没有了空格,那么应该怎么处理呢?
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下面简单以实例看一下它的功能:
def wordinjaFunc(): ''' https://github.com/yishuihanhan/wordninja ''' import wordninja print wordninja.split('derekanderson') print wordninja.split('imateapot') print wordninja.split('wethepeopleoftheunitedstatesinordertoformamoreperfectunionestablishjusticeinsuredomestictranquilityprovideforthecommondefencepromotethegeneralwelfareandsecuretheblessingsoflibertytoourselvesandourposteritydoordainandestablishthisconstitutionfortheunitedstatesofamerica') print wordninja.split('littlelittlestar')
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