在NLP中，数据清洗与分词往往是很多工作开始的第一步，大多数工作中只有中文语料数据需要进行分词，现有的分词工具也已经有了很多了，这里就不再多介绍了。英文语料由于其本身存在空格符所以无需跟中文语料同样处理，如果英文数据中没有了空格，那么应该怎么处理呢？
今天介绍一个工具就是专门针对上述这种情况进行处理的，这个工具叫做：wordninja，地址在这里。
下面简单以实例看一下它的功能:
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')
结果如下：
['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']
从简单的结果上来看，效果还是不错的，之后在实际的使用中会继续评估。
总结
以上就是这篇文章的全部内容了，希望本文的内容对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，谢谢大家对的支持。如果你想了解更多相关内容请查看下面相关链接
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P70系列延期，华为新旗舰将在下月发布
3月20日消息，近期博主@数码闲聊站 透露，原定三月份发布的华为新旗舰P70系列延期发布，预计4月份上市。
而博主@定焦数码 爆料，华为的P70系列在定位上已经超过了Mate60，成为了重要的旗舰系列之一。它肩负着重返影像领域顶尖的使命。那么这次P70会带来哪些令人惊艳的创新呢？
根据目前爆料的消息来看，华为P70系列将推出三个版本，其中P70和P70 Pro采用了三角形的摄像头模组设计，而P70 Art则采用了与上一代P60 Art相似的不规则形状设计。这样的外观是否好看见仁见智，但辨识度绝对拉满。