本系列文章主要结合Python语言实现知识图谱构建相关工程，具有一定创新性和实用性，非常希望各位博友交流讨论，相互促进成长。第一篇文章主要介绍哈工大pytltp工具，包括安装过程、中文分词、词性标注和实体识别等。 [Python知识图谱] 一.哈工大pyltp安装及中文分句、中文分词、导入词典基本用法 参考链接：https://blog.csdn.net/Eastmount/article/details/90771843

今天小编就为大家分享一篇python实现中文文本分句的例子，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

翻译服务器 翻译服务器，用于部署翻译模型 安装运行（单机） 系统要求： centos或者ubuntu 安装python依赖包 pip install -r requirements.txt 安装pyltp（任选） 如果医师为中文（zh）的话，需要pyltp中的分句模块支持，可以使用以下命令安装pyltp git clone https://github.com/HIT-SCIR/pyltp.git && \ cd pyltp && \ git checkout v0.4.0

对于英文文本分句比较简单，只要根据终结符”.”划分就好，中文文本分句看似很简单，但是实现时会遇到很多麻烦，尤其是处理社交媒体数据时，会遇到文本格式不规范等问题。 下面代码针对一段一段的短文本组成了文档分句 import re def cut_sent(infile, outfile): cutLineFlag = [？, ！, 。,…] #本文使用的终结符，可以修改 sentenceList = [] with open(infile, r, encoding=UTF-8) as