текст на предложения? Сплитить по точкам не вариант если что
Ответ gpt Существуют специализированные библиотеки NLP (Natural Language Processing) для C#, которые умеют делить текст на предложения, учитывая разные аспекты языка и контекста. Вот несколько вариантов: 1. Stanford NLP для .NET: Хотя основная версия этой библиотеки написана на Java, есть неофициальный порт для .NET, который называется Stanford.NLP.NET. Он содержит библиотеку для разделения текста на предложения (и много других функций NLP). Код может выглядеть примерно так: csharp var jarRoot = @"path\to\stanford-corenlp-3.4-models"; var modelsDirectory = jarRoot + @"\edu\stanford\nlp\models"; // Loading sentence detector model var sentenceDetectorPath = modelsDirectory + @"\tokenize\englishPCFG.ser.gz"; var sentenceDetector = CRFClassifier.getClassifierNoExceptions(sentenceDetectorPath); var sentences = Sentence.toSentenceList(sentenceDetector.classify(text)).toArray(); 2. OpenNLP для .NET: Это другая библиотека NLP, которая также имеет функционал для разделения текста на предложения. Код будет выглядеть примерно так: csharp var modelPath = "path/to/your/model"; using (var modelFile = new FileStream(modelPath, FileMode.Open, FileAccess.Read)) { var model = new SentenceModel(modelFile); var detector = new SentenceDetectorME(model); var sentences = detector.sentDetect(text); } Обратите внимание, что в обоих примерах вам потребуется подгрузить модель для вашего конкретного языка (в данном случае, для английского). 3. ML.NET: Это библиотека машинного обучения от Microsoft, которая также имеет некоторые функции NLP, хотя они могут быть менее развитыми, чем в специализированных библиотеках NLP. Однако ML.NET не предоставляет готового решения для разбиения текста на предложения. Учтите, что все эти библиотеки обычно требуют предварительного обучения модели на вашем языке или загрузки предварительно обученной модели. К сожалению, для некоторых языков, таких как русский, модели могут быть менее доступны или точны, чем для английского. Возможно, вам придется самостоятельно обучить модель на своих данных.
Обсуждают сегодня