在NLP中，數據清洗與分詞往往是很多工作開始的第一步，大多數工作中只有中文語料數據需要進行分詞，現有的分詞工具也已經有了很多了，這里就不再多介紹了。英文語料由于其本身存在空格符所以無需跟中文語料同樣處理，如果英文數據中沒有了空格，那么應該怎么處理呢？

今天介紹一個工具就是專門針對上述這種情況進行處理的，這個工具叫做：wordninja，地址在這里。

下面簡單以實例看一下它的功能:

def wordinjaFunc():

'''

https://github.com/yishuihanhan/wordninja

'''

import wordninja

print wordninja.split('derekanderson')

print wordninja.split('imateapot')

print wordninja.split('wethepeopleoftheunitedstatesinordertoformamoreperfectunionestablishjusticeinsuredomestictranquilityprovideforthecommondefencepromotethegeneralwelfareandsecuretheblessingsoflibertytoourselvesandourposteritydoordainandestablishthisconstitutionfortheunitedstatesofamerica')

print wordninja.split('littlelittlestar')

結果如下：

['derek', 'anderson']

['im', 'a', 'teapot']

['we', 'the', 'people', 'of', 'the', 'united', 'states', 'in', 'order', 'to', 'form', 'a', 'more', 'perfect', 'union', 'establish', 'justice', 'in', 'sure', 'domestic', 'tranquility', 'provide', 'for', 'the', 'common', 'defence', 'promote', 'the', 'general', 'welfare', 'and', 'secure', 'the', 'blessings', 'of', 'liberty', 'to', 'ourselves', 'and', 'our', 'posterity', 'do', 'ordain', 'and', 'establish', 'this', 'constitution', 'for', 'the', 'united', 'states', 'of', 'america']

['little', 'little', 'star']

從簡單的結果上來看，效果還是不錯的，之后在實際的使用中會繼續評估。

總結

以上就是這篇文章的全部內容了，希望本文的內容對大家的學習或者工作具有一定的參考學習價值，謝謝大家對腳本之家的支持。如果你想了解更多相關內容請查看下面相關鏈接

總結

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