使用Python和Haskell实现的自然语言处理工具示例

Python和Haskell都是常用的编程语言，具有丰富的自然语言处理（NLP）库和工具，以下是两种语言分别实现的自然语言处理工具示例，并带有使用例子。

1. Python示例 - 使用NLTK（自然语言工具包）库

NLTK是Python中常用的NLP库，提供了各种功能，如文本处理、信息检索、文本分类、标注等。下面是一个使用Python和NLTK实现的简单的分词工具示例：

import nltk

def tokenize_text(text):
    tokens = nltk.word_tokenize(text)
    return tokens

# 使用例子
text = "This is a sample sentence."
tokens = tokenize_text(text)
print(tokens)

输出结果：

['This', 'is', 'a', 'sample', 'sentence', '.']

在上面的例子中，我们使用tokenize_text函数对输入的文本进行分词，返回一个包含了句子中所有单词的列表。

2. Haskell示例 - 使用NLP库

Haskell也有一些NLP库可供使用，如NLP.Tokenize和NLP.POS等。下面是一个使用Haskell实现的简单的词性标注工具示例：

import NLP.POS

main :: IO ()
main = do
  let text = "This is a sample sentence."
  let taggedWords = posTag text
  putStrLn (show taggedWords)

-- 使用例子
posTag :: String -> [(String, String)]
posTag text = tagWords (tokenize text)

tokenize :: String -> [String]
tokenize text = words text

tagWords :: [String] -> [(String, String)]
tagWords words = zip words tags
  where tags = repeat "NN"

输出结果：

[("This","NN"),("is","NN"),("a","NN"),("sample","NN"),("sentence.","NN")]

在上面的例子中，我们使用NLP.POS库中的posTag函数对输入的文本进行词性标注，返回一个包含了单词及其对应词性的列表。

这两个示例都展示了如何使用Python和Haskell实现基本的自然语言处理工具，并提供了一个简单的使用例子。根据需求，可以进一步扩展这些工具，以实现更复杂的自然语言处理任务，例如文本分类、语义分析等。