Самое простое решение - создать функцию JavaScript и вызвать его для обратного вызова Ajax success
.
function callServerAsync(){
$.ajax({
url: '...',
success: function(response) {
successCallback(response);
}
});
}
function successCallback(responseObj){
// Do something like read the response and show data
alert(JSON.stringify(responseObj)); // Only applicable to JSON response
}
function foo(callback) {
$.ajax({
url: '...',
success: function(response) {
return callback(null, response);
}
});
}
var result = foo(function(err, result){
if (!err)
console.log(result);
});
Я думаю, что PlaintextCorpusReader
уже сегментирует вход с токенизатором punkt, по крайней мере, если ваш язык ввода является английским.
Конструктор PlainTextCorpusReader
def __init__(self, root, fileids,
word_tokenizer=WordPunctTokenizer(),
sent_tokenizer=nltk.data.LazyLoader(
'tokenizers/punkt/english.pickle'),
para_block_reader=read_blankline_block,
encoding='utf8'):
Вы можете передать читателю токенизатор слова и предложения, но для последнего по умолчанию уже есть nltk.data.LazyLoader('tokenizers/punkt/english.pickle')
.
Для одной строки токенизатор будет использоваться следующим образом (пояснил здесь , см. раздел 5 для токенатора punkt).
>>> import nltk.data
>>> text = """
... Punkt knows that the periods in Mr. Smith and Johann S. Bach
... do not mark sentence boundaries. And sometimes sentences
... can start with non-capitalized words. i is a good variable
... name.
... """
>>> tokenizer = nltk.data.load('tokenizers/punkt/english.pickle')
>>> tokenizer.tokenize(text.strip())
После нескольких лет выяснения, как это работает, вот обновленный учебник
Как создать корпус NLTK с каталогом текстовых файлов?
Основная идея состоит в том, чтобы сделать использование пакета nltk.corpus.reader . В случае, если у вас есть каталог текстовых файлов на английском языке, лучше всего использовать PlaintextCorpusReader .
Если у вас есть каталог, который выглядит так:
newcorpus/
file1.txt
file2.txt
...
Просто используйте эти строки кода, и вы можете получить корпус:
import os
from nltk.corpus.reader.plaintext import PlaintextCorpusReader
corpusdir = 'newcorpus/' # Directory of corpus.
newcorpus = PlaintextCorpusReader(corpusdir, '.*')
ПРИМЕЧАНИЕ: что PlaintextCorpusReader
будет использовать по умолчанию nltk.tokenize.sent_tokenize()
и nltk.tokenize.word_tokenize()
, чтобы разделить ваши тексты на предложения и слова, и эти функции построены для английского языка, он НЕ МОЖЕТ работать для всех языков.
полный код с созданием тестовых текстовых файлов и как создать корпус с NLTK и как получить доступ к корпусу на разных уровнях:
import os
from nltk.corpus.reader.plaintext import PlaintextCorpusReader
# Let's create a corpus with 2 texts in different textfile.
txt1 = """This is a foo bar sentence.\nAnd this is the first txtfile in the corpus."""
txt2 = """Are you a foo bar? Yes I am. Possibly, everyone is.\n"""
corpus = [txt1,txt2]
# Make new dir for the corpus.
corpusdir = 'newcorpus/'
if not os.path.isdir(corpusdir):
os.mkdir(corpusdir)
# Output the files into the directory.
filename = 0
for text in corpus:
filename+=1
with open(corpusdir+str(filename)+'.txt','w') as fout:
print>>fout, text
# Check that our corpus do exist and the files are correct.
assert os.path.isdir(corpusdir)
for infile, text in zip(sorted(os.listdir(corpusdir)),corpus):
assert open(corpusdir+infile,'r').read().strip() == text.strip()
# Create a new corpus by specifying the parameters
# (1) directory of the new corpus
# (2) the fileids of the corpus
# NOTE: in this case the fileids are simply the filenames.
newcorpus = PlaintextCorpusReader('newcorpus/', '.*')
# Access each file in the corpus.
for infile in sorted(newcorpus.fileids()):
print infile # The fileids of each file.
with newcorpus.open(infile) as fin: # Opens the file.
print fin.read().strip() # Prints the content of the file
print
# Access the plaintext; outputs pure string/basestring.
print newcorpus.raw().strip()
print
# Access paragraphs in the corpus. (list of list of list of strings)
# NOTE: NLTK automatically calls nltk.tokenize.sent_tokenize and
# nltk.tokenize.word_tokenize.
#
# Each element in the outermost list is a paragraph, and
# Each paragraph contains sentence(s), and
# Each sentence contains token(s)
print newcorpus.paras()
print
# To access pargraphs of a specific fileid.
print newcorpus.paras(newcorpus.fileids()[0])
# Access sentences in the corpus. (list of list of strings)
# NOTE: That the texts are flattened into sentences that contains tokens.
print newcorpus.sents()
print
# To access sentences of a specific fileid.
print newcorpus.sents(newcorpus.fileids()[0])
# Access just tokens/words in the corpus. (list of strings)
print newcorpus.words()
# To access tokens of a specific fileid.
print newcorpus.words(newcorpus.fileids()[0])
Наконец, прочитать каталог текстов и создать корпус NLTK в на других языках, вы должны сначала убедиться, что у вас есть python-callable токенизация слова и модули токенизации предложения, которые принимают ввод string / basestring и создают такой вывод:
>>> from nltk.tokenize import sent_tokenize, word_tokenize
>>> txt1 = """This is a foo bar sentence.\nAnd this is the first txtfile in the corpus."""
>>> sent_tokenize(txt1)
['This is a foo bar sentence.', 'And this is the first txtfile in the corpus.']
>>> word_tokenize(sent_tokenize(txt1)[0])
['This', 'is', 'a', 'foo', 'bar', 'sentence', '.']
>>> import nltk
>>> from nltk.corpus import PlaintextCorpusReader
>>> corpus_root = './'
>>> newcorpus = PlaintextCorpusReader(corpus_root, '.*')
"""
if the ./ dir contains the file my_corpus.txt, then you
can view say all the words it by doing this
"""
>>> newcorpus.words('my_corpus.txt')