Sentence segmenter

简介

Sentence segmenter是一个支持多语言的句子分割（或切分）库，以速度和实用性为优化目标。它的主要方法是：

• 如果遇到句号（或某些其他语言的句子结束标点），则结束句子。
• 如果前一个标记是编译的缩写列表中的一部分，则不结束句子。

这个库广泛收集了尽可能多语言中的常见标点和缩写，以确保在多语言环境中的正确分割。面对难以正确分割的情况，该库会倾向于不分割，而非错误地分割，因为后者的影响更大。

使用场景：

• 文本到语音：为了准确地转换文本，每句话需要正确识别和分割。
• 机器翻译：为确保翻译质量，机器需要首先正确分割来源文本。
• 其他自然语言处理应用：如信息提取、问答系统等，都依赖于准确的句子分割。

使用方法

安装库：

pip install sentencex

分割文本示例：

from sentencex import segment

text = """
The James Webb Space Telescope (JWST) is a space telescope specifically designed to conduct infrared astronomy. The U.S. National Aeronautics and Space Administration (NASA) led Webb's design and development
"""
print(list(segment("en", text)))

segment方法的第一个参数是语言代码，第二个参数是需要分割的文本。该方法返回一个句子的迭代器。

语言支持

该库的目标是支持所有存在维基百科的语言。对于库中未明确定义的语言，会使用一个回退链来选择最接近的已定义语言。

性能

在黄金规则集合（Golden Rule Set，GRS）的英语测试中，该库在速度和准确性上表现良好。

性能对比结果：

• 在速度上，sentencex_segment 在100次运行平均时间为0.93秒。
• 在准确性上，其得分为74.36。

开源及许可

该库采用MIT许可证开源，具体参见License.txt。

特别感谢：

• https://github.com/diasks2/pragmatic_segmenter 提供的测试用例及英语黄金规则集合。

通过这些信息，可以看出Sentence segmenter是一个在多语言环境中有效且高效的句子分割工具，适用于多种自然语言处理应用。