Sätze Tokenisieren

Diese Phase umfasst zwei kritische Schritte: Textvorverarbeitung und Satztokenisierung, die entscheidend sind, um die Struktur und Lesbarkeit des Textes für die rechnerische Verarbeitung zu verbessern.

Textvorverarbeitung

Das Ziel der Vorverarbeitung ist es, den Text zu standardisieren, um ihn besser analysierbar zu machen. Dies umfasst:

• Ersetzen spezifischer Zeichen: Wir zielen auf Bindestriche (--), Zeilenumbrüche (\n) und Anführungszeichen (") ab und ersetzen sie durch Leerzeichen. Dieser Schritt hilft, Inkonsistenzen und Unregelmäßigkeiten im Textformat zu beseitigen, die unsere Analyse behindern könnten;
• Entfernen von führenden und nachfolgenden Leerzeichen: Durch die Verwendung der .strip()-Methode stellen wir sicher, dass überflüssige Leerzeichen am Anfang oder Ende unseres Textes entfernt werden.

Satztokenisierung

Nachdem unser Text nun bereinigt ist, besteht der nächste Schritt darin, ihn in handhabbare Einheiten für die Analyse zu zerlegen – speziell in einzelne Sätze. Dieser Prozess wird als Satztokenisierung bezeichnet.

• Herunterladen der notwendigen Modelle: Bevor wir tokenisieren, stellen wir sicher, dass die erforderlichen Modelle und Datensätze verfügbar sind, indem wir sie mit nltk.download('punkt') herunterladen. Dies ist eine Voraussetzung für den Satztokenisierungsprozess;
• Anwenden des Satztokenizers: Mit sent_tokenize aus der NLTK-Bibliothek teilen wir unseren vorverarbeiteten Text in eine Liste von Sätzen auf. Diese Funktion teilt den Text intelligent basierend auf Satzgrenzen und verwandelt einen kontinuierlichen Textblock in eine strukturierte Abfolge von Sätzen.