本节书摘来异步社区《NLTK基础教程——用NLTK和Python库构建机器学习应用》一书中的第2章，第2.4节，作者：Nitin Hardeniya，更多章节内容可以访问云栖社区“异步社区”公众号查看。
2.4 标识化处理
机器所要理解的最小处理单位是单词（即分词）。所以除了标识化处理之外，我们不宜再对这些文本字符串做更进一步的处理。这里所谓的标识化，实际上就是一个将原生字符串分割成一系列有意义的分词。标识化处理的复杂性因具体的NLP应用而异，当然目标语言本身的复杂性也会带来相关的变化。例如在英语中，我们可以通过正则表达式这样简单的方式来选取纯单词内容和数字。但在中文和日文中，这会成为一个非常复杂的任务。
>>>s = "Hi Everyone ! hola gr8" # simplest tokenizer
>>>print s.split()
['Hi', 'Everyone', '!', 'hola', 'gr8']
>>>from nltk.tokenize import word_tokenize
>>>word_tokenize(s)
['Hi', 'Everyone', '!', 'hola', 'gr8']
>>>from nltk.tokenize import regexp_tokenize, wordpunct_tokenize, blankline_ tokenize
>>>regexp_tokenize(s, pattern='\w+')
['Hi', 'Everyone', 'hola', 'gr8']
>>>regexp_tokenize(s, pattern='\d+')
['8']
>>>wordpunct_tokenize(s)
['Hi', ',', 'Everyone', '!!', 'hola', 'gr8']
>>>blankline_tokenize(s)
['Hi, Everyone !! hola gr8']在上述代码中，我们用到了各种标识器（tokenizer）。我们从最简单的——Python字符串类型的split()方法开始。这是一个最基本的标识器，使用空白符来执行单词分割。当然，split()方法本身也可以被配置成一些较为复杂的标识化处理过程。因此在上面的例子中，我们其实很难找出s.split()与word_tokenize()这两个方法之间的差异。
word_tokenize()方法则是一个通用的、更为强大的、可面向所有类型语料库的标识化处理方法。当然，word_tokenize()是NLTK库的内置方法。如果你不能访问它，那就说明在安装NLTK数据时出了些差错。请参照第1章“自然语言处理简介”中的内容来安装它。
通常情况下，我们有两个最常用的标识器。第一种是word_tokenize()，这是我们的默认选择，基本上能应付绝大多数的情况。另一选择是regex_tokenize()，这是一个为用户特定需求设计的、自定义程度更高的标识器。其他的大部分标识器都可以通过继承正则表达式的标识器来实现。我们也可以利用某种不同的模式来构建一个非常具体的标识器。如在上述代码的第8行，我们也可以基于正则表达式的标识器分割出相同的字符串。你可以用w+这个正则表达式，它会从目标字符串中分隔出所有我们所需要的单词和数字，其他语义符号也可以通过类似的分割器来进行分离，如对于上述代码的第 10 行，我们可以使用d+这个正则表达式。这样我们就能从目标字符串中提取出纯数字内容。
现在，你能为提取大小写单词、数字和金钱符号构建专用的正则表达式标识器吗？
提示：只需参考之前正则表达式的查询模式来使用regex_tokenize()即可。
