Golang文本分句处理插件库sentences的使用

概述

Sentences是一个用于将文本块转换为句子列表的命令行工具和Golang库。它基于无监督的多语言句子边界检测算法(Punkt Tokenizer)。

主要特性

支持多种语言(英语、捷克语、荷兰语、爱沙尼亚语、芬兰语、德语、希腊语、意大利语、挪威语、波兰语、葡萄牙语、斯洛文尼亚语和土耳其语)
零依赖
可扩展
快速

安装

使用Golang安装

go get github.com/neurosnap/sentences
go install github.com/neurosnap/sentences/cmd/sentences

使用示例

基本用法

import (
    "fmt"
    "os"

    "github.com/neurosnap/sentences"
)

func main() {
    text := `A perennial also-ran, Stallings won his seat when longtime lawmaker David Holmes
    died 11 days after the filing deadline. Suddenly, Stallings was a shoo-in, not
    the long shot. In short order, the Legislature attempted to pass a law allowing
    former U.S. Rep. Carolyn Cheeks Kilpatrick to file; Stallings challenged the
    law in court and won. Kilpatrick mounted a write-in campaign, but Stallings won.`

    // 从项目仓库下载训练数据(./data)并保存到本地
    b, _ := os.ReadFile("./path/to/english.json")

    // 加载训练数据
    training, _ := sentences.LoadTraining(b)

    // 创建默认的句子分词器
    tokenizer := sentences.NewSentenceTokenizer(training)
    sentences := tokenizer.Tokenize(text)

    for _, s := range sentences {
        fmt.Println(s.Text)
    }
}

英语专用分词器

import (
    "fmt"

    "github.com/neurosnap/sentences/english"
)

func main() {
    text := "Hi there. Does this really work?"

    tokenizer, err := english.NewSentenceTokenizer(nil)
    if err != nil {
        panic(err)
    }

    sentences := tokenizer.Tokenize(text)
    for _, s := range sentences {
        fmt.Println(s.Text)
    }
}

性能

使用Brown Corpus(美国英语注释文本)进行比较测试：

库	平均速度(秒, 10次运行)	准确率(%)
Sentences	1.96	98.95
NLTK	5.22	99.21

注意事项

目前主要测试了英语，其他语言需要进一步验证
该库是NLTK的punkt分词器的Golang实现
欢迎贡献其他语言的测试和改进

自定义

sentences库设计为可组合的，大多数主要组件都可以扩展。可以参考github.com/neurosnap/sentences/english中的实现作为示例。

更多关于golang文本分句处理插件库sentences的使用的实战教程也可以访问 https://www.itying.com/category-94-b0.html

htzhanglong 1楼

更多关于golang文本分句处理插件库sentences的使用的实战系列教程也可以访问 https://www.itying.com/category-94-b0.html

Golang文本分句处理库sentences使用指南

sentences是一个专门用于文本分句处理的Go语言库，它能够智能地将连续文本分割成独立的句子。下面我将详细介绍它的使用方法。

安装

首先使用go get安装库：

go get github.com/neurosnap/sentences

基本使用

package main

import (
	"fmt"
	"github.com/neurosnap/sentences"
	_ "github.com/neurosnap/sentences/data" // 加载预训练数据
)

func main() {
	// 1. 创建分词器
	tokenizer, err := sentences.NewSentenceTokenizer(sentences.NewPunctStrings())
	if err != nil {
		panic(err)
	}

	// 2. 要分句的文本
	text := "这是一个测试句子。这是另一个句子! 这是第三个句子吗? 是的!"

	// 3. 执行分句
	sentences := tokenizer.Tokenize(text)

	// 4. 输出结果
	for i, s := range sentences {
		fmt.Printf("句子 %d: %s\n", i+1, s.Text)
	}
}

高级功能

1. 自定义配置

// 创建自定义配置
config := sentences.NewConfig()
config.PunctStrings = sentences.NewPunctStrings()
config.Abbrevations = sentences.DefaultAbbreviations()

// 使用自定义配置创建分词器
tokenizer, err := sentences.NewSentenceTokenizer(config)

2. 处理HTML内容

func tokenizeHTML(html string) {
	tokenizer, _ := sentences.NewSentenceTokenizer(sentences.NewPunctStrings())
	
	// 去除HTML标签
	text := stripTags(html) // 需要自己实现stripTags函数
	
	sentences := tokenizer.Tokenize(text)
	for _, s := range sentences {
		fmt.Println(s.Text)
	}
}

3. 多语言支持

sentences库支持多种语言的预训练模型：

import (
	"github.com/neurosnap/sentences/data/english"
	"github.com/neurosnap/sentences/data/spanish"
)

// 使用英语模型
englishTokenizer, _ := sentences.NewSentenceTokenizer(english.New())

// 使用西班牙语模型
spanishTokenizer, _ := sentences.NewSentenceTokenizer(spanish.New())

性能优化

对于大量文本处理，可以考虑以下优化：

// 预加载分词器
var globalTokenizer *sentences.SentenceTokenizer

func init() {
	var err error
	globalTokenizer, err = sentences.NewSentenceTokenizer(sentences.NewPunctStrings())
	if err != nil {
		panic(err)
	}
}

func processTexts(texts []string) [][]string {
	results := make([][]string, len(texts))
	for i, text := range texts {
		sents := globalTokenizer.Tokenize(text)
		results[i] = make([]string, len(sents))
		for j, s := range sents {
			results[i][j] = s.Text
		}
	}
	return results
}

注意事项

分句质量依赖于预训练数据，对于专业领域文本可能需要自定义训练
处理HTML/XML内容前应先去除标签
对于非常长的文本，考虑分批处理以避免内存问题
分句结果包含句子文本和位置信息，可根据需要选择使用

sentences库提供了简单而强大的文本分句功能，适合大多数自然语言处理任务中的句子分割需求。