NLTK (Natural Language Toolkit) 是一个强大的 Python 库，用于处理和操作自然语言数据。在这个教程中，我们将学习如何使用 NLTK 进行词汇化（Tokenization）。

词汇化是将文本分割成单词、句子或其他语言单元的过程。这对于文本分析、自然语言处理等任务至关重要。

词汇化步骤

  1. 安装 NLTK：确保你已经安装了 NLTK 库。如果没有，请访问 NLTK 官网 了解如何安装。

  2. 导入 NLTK：

import nltk
  1. 加载文本数据：
text = "这是一个示例文本，用于展示NLTK的词汇化功能。"
  1. 使用 word_tokenize 方法进行词汇化：
tokens = nltk.word_tokenize(text)
  1. 输出结果：
print(tokens)

运行上述代码后，你将看到如下输出：

['这', '是', '一个', '示例', '文本', '，', '用于', '展示', 'NLTK', '的', '词汇化', '功能', '。']

扩展阅读

想要深入了解 NLTK 词汇化？请阅读 NLTK 词汇化高级教程。

图片示例

词汇化可以帮助我们更好地理解文本。以下是一张展示词汇化过程的图片：

word_tokenize