Проблема с вывод предложений python задача

[Мария]

Привет, ребята! Пытаюсь вытащить предложения из текстового файла с помощью Python для небольшого проекта, и у меня возникли трудности. Кто-нибудь может посаветовать подходящий способ для этой задачи? Хочу обработать текст и вывести отдельно каждое предложение. Буду рад любым примерам!

[admin]

Ждём вас в нашем чате в Телеграмм ==>> @pythoneer_chat

А ТАКЖЕ: Канал о Python, статьи и книги ==>> @pythoneer_ru

[Иван Зубов]

Привет! Можно использовать библиотеку NLTK для такой задачи. Вот пример, как это сделать:

import nltk
from nltk.tokenize import sent_tokenize

nltk.download('punkt')

text = 'Привет! Как у тебя дела? Надеюсь, что хорошо.'

sentences = sent_tokenize(text)

for sentence in sentences:
    print(sentence) 

Сначала импортируй нужные модули и загрузи ресурс 'punkt'. Этот код токенизирует текст и выводит каждое предложение отдельно.

[Анастасия Александровна]

Привет! Можно использовать библиотеку NLTK для такой задачи. Вот пример, как это сделать:

import nltk
from nltk.tokenize import sent_tokenize

nltk.download('punkt')

text = 'Привет! Как у тебя дела? Надеюсь, что хорошо.'

sentences = sent_tokenize(text)

for sentence in sentences:
    print(sentence) 

Сначала импортируй нужные модули и загрузи ресурс 'punkt'. Этот код токенизирует текст и выводит каждое предложение отдельно.

Да, NLTK топчик для таких штук. Только учти, что надо сначала скачать модель 'punkt'. У меня как-то раз из-за этого ошибка вылезла.

[КонстантинМ]

Если тебе не хочется использовать сторонние библиотеки, можешь попробовать обойтись стандартными средствами Python:

text = 'Привет! Как у тебя дела? Надеюсь, что хорошо.'
sentences = text.split('.')

for sentence in sentences:
    print(sentence.strip() + '.') 

Это, конечно, базовый пример и не покрывает все случаи, но может быть полезным стартом.

[FairyHealer]

Если тебе не хочется использовать сторонние библиотеки, можешь попробовать обойтись стандартными средствами Python:

text = 'Привет! Как у тебя дела? Надеюсь, что хорошо.'
sentences = text.split('.')

for sentence in sentences:
    print(sentence.strip() + '.') 

Это, конечно, базовый пример и не покрывает все случаи, но может быть полезным стартом.

Полезный совет на случай, если нет интернета или библиотека не ставится. Но да, не все случаи закроет.

[София]

Есть еще такая библиотека 'spacy'. Она довольно мощная:

import spacy

nlp = spacy.load("en_core_web_sm")
text = "Привет! Как у тебя дела? Надеюсь, что хорошо."

doc = nlp(text)

for sent in doc.sents:
    print(sent.text) 

Для русскои языка можно использовать model "ru_core_news_sm".

[Атос]

Есть еще такая библиотека 'spacy'. Она довольно мощная:

import spacy

nlp = spacy.load("en_core_web_sm")
text = "Привет! Как у тебя дела? Надеюсь, что хорошо."

doc = nlp(text)

for sent in doc.sents:
    print(sent.text) 

Для русскои языка можно использовать model "ru_core_news_sm".

Spacy крутая тема! Только надо помнить, что модель для русского языка надо отдельно скачать.

[Елена 21]

Если нужно что-то попроще и без зависимостей, то можешь просто искать знаки окончания предложения:

text = 'Привет! Как у тебя дела? Надеюсь, что хорошо.'
end_chars = ['.', '!', '?']
sentences = []
sentence = ''

for char in text:
    sentence += char
    if char in end_chars:
        sentences.append(sentence.strip())
        sentence = ''

for sente in sentences:
    print(sente) 

Это простой способ, но для более сложных текстов лучше что-то типа NLTK или spaCy.

[Татьяна Михайловна]

Если нужно что-то попроще и без зависимостей, то можешь просто искать знаки окончания предложения:

text = 'Привет! Как у тебя дела? Надеюсь, что хорошо.'
end_chars = ['.', '!', '?']
sentences = []
sentence = ''

for char in text:
    sentence += char
    if char in end_chars:
        sentences.append(sentence.strip())
        sentence = ''

for sente in sentences:
    print(sente) 

Это простой способ, но для более сложных текстов лучше что-то типа NLTK или spaCy.

Тоже вариант, если хочется минимализма. Можно еще подумать о регулярных выражениях для более сложных случаев.