目录（1）分句可以当主句，也可以当从句。（1.1）复合句通常由两个或多个分句组成。（1.2）并列复合句通常由两个或多个主句组成。（2）复合句：包含了一个主句和至少一个从句的句子。（3）并列复合句有两种类型：（3.1）等位复合句：（3.2）对等复合句：（4）逗号、分号的使用。（4.1）逗号（,）：逗号在英语语法中属于标点符号，（4.1.1）用于分隔并列词或短语：（4.1.2）用于分隔连词和从句：当从
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2023-10-17 19:49:12
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# 使用 Python 分句：基础知识与应用
在自然语言处理（NLP）领域，分句是文本处理中的一项重要技术。分句的目的是将一段连续的文本分解为更小的句子，以便更好地进行分析和处理。本文将介绍如何使用 Python 进行分句，并结合实际代码示例进行讲解。
## 什么是分句？
分句是将文本按句子进行切分的过程。句子通常由一个或多个词组成，表示一个完整的思想或陈述。在Python中，我们可以使用一
## Python分句
### 1. 流程图
```mermaid
flowchart TD
A(开始)
B{读取文本}
C{分句}
D{输出结果}
A --> B
B --> C
C --> D
```
### 2. 步骤说明
#### 2.1 读取文本
首先，我们需要从一个文本文件中读取内容。可以使用Python内置的`open()
原创
2023-09-15 18:00:59
110阅读
## Python精细分句实现流程
为了实现Python精细分句，我们可以使用`nltk`库。`nltk`（自然语言工具包）是一个流行的Python库，提供了用于文本处理和自然语言处理的各种工具和方法。
下面是实现Python精细分句的流程概述：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1. | 导入必要的库 |
| 2. | 加载分句模型 |
| 3. | 定义分句函
原创
2023-09-14 10:03:48
272阅读
# Python 分句包：自然语言处理的利器
在自然语言处理（NLP）领域，分句是将文本切分成句子的过程。这对于文本分析、情感分析、机器翻译等任务至关重要。Python 社区提供了许多优秀的分句包，它们可以帮助我们轻松地将文本切分成句子。本文将介绍 Python 中常用的分句包，并展示如何使用它们。
## 常用的 Python 分句包
1. **nltk**：自然语言工具包（Natural
原创
2024-07-19 03:50:48
125阅读
基于YOLO和PSPNet的目标检测与语义分割系统 源代码地址 https://github.com/Cheng0829/yolov5-segmentation-car-person 文章目录基于YOLO和PSPNet的目标检测与语义分割系统1.概述2.演示2.1 典型的一组处理结果**目标检测:** ![](https://s2.51cto.com/images/blog/202410/0817
Whisper分句 Python
## 引言
在计算机科学领域，自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）一直是一个重要的研究方向。在NLP中，分句（Sentence Segmentation）是一个基本的任务，它涉及将自然语言文本划分为句子的过程。在本文中，我们将介绍一种基于Python库whisper的分句方法，并提供代码示例来演示其用法和效果。
#
原创
2024-01-16 22:42:36
118阅读
## Python 自动分句
自然语言处理（NLP）是人工智能领域中的核心技术之一，其目的是使计算机能够理解和处理人类语言。其中一个关键的任务是将连续的文本分割成离散的句子。在本文中，我们将介绍如何使用 Python 实现自动分句的功能。
### 文本分句的挑战
在将文本分割成句子时，我们需要解决一些挑战。首先，句子的结束标志可能不仅仅是句号。例如，一个问号、感叹号或省略号也可以表示句子的结
原创
2023-10-03 07:09:30
306阅读
# 实现 "whisper分句 python"
## 简介
在本文中，我将向你介绍如何使用Python实现"whisper分句"功能。"whisper分句"是指将一段文字分成多个句子，每个句子都是以小写字母开始，并且紧跟着一个空格。这个功能可以在自然语言处理和文本分析中非常有用，例如对文本进行分词或者句子级别的情感分析。
## 实现步骤
下面是实现"whisper分句"的步骤，我们将使用Pyt
原创
2024-01-17 22:24:48
408阅读
# 使用 Python 对英文句子进行分句处理
在自然语言处理 (NLP) 中，句子分割是一个重要的预处理步骤。特别是在处理英文文本时，将长文本分割成单独的句子可以帮助分析其语义，更好地理解文本结构。本文将为您介绍如何使用 Python 进行句子分割，并提供相关的代码示例。
## 句子分割的基本概念
句子分割是指将一个长文本划分成多个独立的句子的过程。通常，句子以标点符号（如句号、问号、感叹
Title: Whisper Sentence Splitting in Python
Introduction:
As an experienced developer, I understand that it can be challenging for newcomers to figure out how to implement certain functionalities. In
原创
2024-01-18 18:03:45
136阅读
# Python 判断分句符号
## 概述
在Python中，判断一个字符串中的句子是否已经结束是一个常见的需求。本文将向你介绍如何实现这个功能。首先，我们来看一下整个实现的流程。
## 实现流程
下面是实现判断分句符号的流程：
| 步骤 | 描述
原创
2023-12-25 09:19:01
82阅读
# Python NLTK 中文分句的应用
自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是计算机科学与语言学的重要交叉领域，涉及到如何使计算机理解和生成自然语言。在中文处理上，由于汉字没有明确的单词边界，分词和分句成为了基本而重要的任务。本文将介绍如何使用Python的NLTK（Natural Language Toolkit）库来处理中文分句问题，并提供代码示
原创
2024-08-27 07:48:48
754阅读
jieba哈工大LTPhanlppkuseg分词工具一：jieba安装方式：直接 pip install jieba ,即可安装成功。import jieba
# 分词
cut_list = jieba.cut("我是来自韩山师范学院，数学与统计学院的一名学生", cut_all=True)
print("全模式: " + ",".join(cut_list))
cut_list = jieb
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2023-08-04 13:39:15
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网上找了好久，都没有理想的解决方法。主要思想，利用正则表达式re.split() 分割，同时利用re.findall() 查找分隔符，而后将二者链接即可。
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2023-05-30 20:42:20
170阅读
# Python切分句子的实现
作为一名经验丰富的开发者，我将教会你如何使用Python来切分句子。下面是整个流程的步骤：
## 整个流程
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤1 | 读取文本文件 |
| 步骤2 | 将文本内容分割成句子 |
| 步骤3 | 打印切分后的句子 |
## 步骤1：读取文本文件
首先，我们需要读取文本文件。你可以使用`open()`函
原创
2024-01-16 11:53:45
137阅读
# 用 Python 切分句子
在文字处理和自然语言处理中，句子切分是一个常见的任务。作为一名初入编程的小白，你可能会感到困惑，不知道如何实现这一功能。本文将详细介绍如何使用 Python 实现句子的切分，提供每一个步骤的具体代码，并附上注释说明。我们将会通过表格、甘特图和关系图的方式来展示整个过程。
## 流程概述
在实现句子切分的过程中，我们通常会遵循以下步骤：
| 步骤 | 描述
# Python中文分句技术解析与实践
中文自然语言处理（NLP）与英文相比，存在一些独特的挑战，其中一个就是分句问题。由于中文没有明确的标点符号来区分句子，因此，实现自动分句对于中文文本的进一步处理至关重要。本文将介绍如何使用Python进行中文分句，并以一个实际问题为例，展示分句技术的应用。
## 问题背景
在进行中文文本分析时，我们经常需要将长文本分割成句子，以便进行更细致的语义分析。
原创
2024-07-23 12:11:00
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# 使用 Python 以句号分句的完整指南
在学习如何使用 Python 以句号分句之前，让我们先理清整个处理流程。我们将会逐步完成这个任务，并在每一步中解释所使用的代码。
## 整体流程
以下是整个操作流程的表格：
| 步骤 | 描述 | 代码 |
|------|---------------
原创
2024-10-04 03:52:57
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python常用语句python语言的常用语句包含：赋值语句、判断语句（分支语句）、循环语句、注释语句和其他常用语句。1、赋值语句赋值语句是python语言中最简单、最常用的语句，通过赋值语句可以定义变量并为其赋初始值。#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
a = "Hello World !"
b = 100
print(a)
print
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2023-06-05 11:57:38
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