1.用python进行精细中文分句（基于正则表达式）

中文分句，乍一看是一个挺简单的工作，一般我们只要找到一个【。！？】这类的典型断句符断开就可以了吗。
      对于简单的文本这个做法是已经可行了（比如我看到这篇文章里有个简洁的实现方法

自然语言处理学习3：中文分句re.split()，jieba分词和词频统计FreqDist_zhuzuwei的博客-CSDN博客_jieba 分句

NLTK使用笔记，NLTK是常用的Python自然语言处理库

然而当我处理小说文本时，发现了这种思路的漏洞：

• 对于有双引号的句子，分句结果应该延后到双引号结束后，比如：

今天上午，我去“秘密基地”了。

• 省略号也是常见的句子分隔符，然而它超过了一个字符，用re.split()的方法就略有不便。

所以，这里我提供一个更加精细的解决方法，可以解决上面的问题：

# 版本为python3，如果为python2需要在字符串前面加上u
import re
def cut_sent(para):
    para = re.sub('([。！？\?])([^”’])', r"\1\n\2", para)  # 单字符断句符
    para = re.sub('(\.{6})([^”’])', r"\1\n\2", para)  # 英文省略号
    para = re.sub('(\…{2})([^”’])', r"\1\n\2", para)  # 中文省略号
    para = re.sub('([。！？\?][”’])([^，。！？\?])', r'\1\n\2', para)
    # 如果双引号前有终止符，那么双引号才是句子的终点，把分句符\n放到双引号后，注意前面的几句都小心保留了双引号
    para = para.rstrip()  # 段尾如果有多余的\n就去掉它
    # 很多规则中会考虑分号;，但是这里我把它忽略不计，破折号、英文双引号等同样忽略，需要的再做些简单调整即可。
    return para.split("\n")

检验效果

2. HarvestText：文本挖掘和预处理工具

HarvestText是一个专注无（弱）监督方法，能够整合领域知识（如类型，别名）对特定领域文本进行简单高效地处理和分析的库。适用于许多文本预处理和初步探索性分析任务，在小说分析，网络文本，专业文献等领域都有潜在应用价值。

  处理数据时，除了分句可能还要先清洗特殊的数据格式，

如微博，HTML代码，URL，Email等，

某大佬！将一批常用的数据预处理和清洗操作都整合进了开发的HarvestText库

github（https://github.com/blmoistawinde/HarvestText）

码云：https://gitee.com/dingding962285595/HarvestText

使用文档：Welcome to HarvestText’s documentation! — HarvestText 0.8.1.7 documentation

2.1 文本清洗例子：

print("各种清洗文本")
ht0 = HarvestText()
# 默认的设置可用于清洗微博文本
text1 = "回复@钱旭明QXM:[嘻嘻][嘻嘻] //@钱旭明QXM:杨大哥[good][good]"
print("清洗微博【@和表情符等】")
print("原：", text1)
print("清洗后：", ht0.clean_text(text1))
# URL的清理
text1 = "【#赵薇#：正筹备下一部电影 但不是青春片....http://t.cn/8FLopdQ"
print("清洗网址URL")
print("原：", text1)
print("清洗后：", ht0.clean_text(text1, remove_url=True))
# 清洗邮箱
text1 = "我的邮箱是abc@demo.com，欢迎联系"
print("清洗邮箱")
print("原：", text1)
print("清洗后：", ht0.clean_text(text1, email=True))
# 处理URL转义字符
text1 = "www.%E4%B8%AD%E6%96%87%20and%20space.com"
print("URL转正常字符")
print("原：", text1)
print("清洗后：", ht0.clean_text(text1, norm_url=True, remove_url=False))
text1 = "www.中文 and space.com"
print("正常字符转URL[含有中文和空格的request需要注意]")
print("原：", text1)
print("清洗后：", ht0.clean_text(text1, to_url=True, remove_url=False))
# 处理HTML转义字符
text1 = "<a c> ''"
print("HTML转正常字符")
print("原：", text1)
print("清洗后：", ht0.clean_text(text1, norm_html=True))
# 繁体字转简体
text1 = "心碎誰買單"
print("繁体字转简体")
print("原：", text1)
print("清洗后：", ht0.clean_text(text1, t2s=True))

结果

各种清洗文本
清洗微博【@和表情符等】
原： 回复@钱旭明QXM:[嘻嘻][嘻嘻] //@钱旭明QXM:杨大哥[good][good]
清洗后： 杨大哥
清洗网址URL
原： 【#赵薇#：正筹备下一部电影 但不是青春片....http://t.cn/8FLopdQ
清洗后： 【#赵薇#：正筹备下一部电影 但不是青春片....
清洗邮箱
原： 我的邮箱是abc@demo.com，欢迎联系
清洗后： 我的邮箱是，欢迎联系
URL转正常字符
原： www.%E4%B8%AD%E6%96%87%20and%20space.com
清洗后： www.中文 and space.com
正常字符转URL[含有中文和空格的request需要注意]
原： www.中文 and space.com
清洗后： www.%E4%B8%AD%E6%96%87%20and%20space.com
HTML转正常字符
原： <a c> ''
清洗后：  ''
繁体字转简体
原： 心碎誰買單
清洗后： 心碎谁买单