简介
在这个项目中,你将学习如何使用Python实现一个文本分词系统。文本分词是自然语言处理中的一项基础任务,它将给定的文本分解为称为词元(token)的较小单元。这些词元可以表示文本中的单词、数字、标点符号或其他有意义的元素。对文本进行分词的能力对于许多应用来说至关重要,比如编译器中的词法分析、情感分析和文本分类。
👀 预览
## text = 'total = 1 + 2 * 3'
tokens = [Token(type='NAME', value='total'), Token(type='WS', value=' '), Token(type='EQ', value='='), Token(type='WS', value=' '), Token(type='NUM', value='1'), Token(type='WS', value=' '), Token(type='ADD', value='+'), Token(type='WS', value=' '), Token(type='NUM', value='2'), Token(type='WS', value=' '), Token(type='MUL', value='*'), Token(type='WS', value=' '), Token(type='NUM', value='3')]
🎯 任务
在这个项目中,你将学习:
- 如何定义一个
Token
类来表示文本中的词元 - 如何实现一个
generate_tokens
函数,该函数接受输入文本并生成词元流 - 如何使用示例文本测试分词过程
🏆 成果
完成这个项目后,你将能够:
- 理解文本分词的概念及其在自然语言处理中的重要性
- 使用Python实现一个基本的文本分词系统
- 通过定义不同的词元类型及其相应的正则表达式来自定义分词过程
- 使用各种输入文本测试和调试分词系统