This library works with HTML-content and modifies it in some tags to improve sentences tokenizer quality.

Install NLTK python package

pip install nltk

Download punkt data

import nltk
nltk.download('punkt')

Download this library

git clone https://github.com/KMiNT21/html2sent.git

Using

import html2sent
sentences = html2sent.tokenize(html, language='english')

If you don't want to use NLTK, you can just use preprocess functions:

import html2sent
text = html2sent.html2text(html)
text = html2sent.preprocess_text(text)

Demo: demo_simple.py and demo_folder_multiprocessing.py

For russian language

Если для разделения полученного текста на предложения используется библиотека nltk, то для русского языка нужно еще скачать обученный ru_punkt-токенизатор.

Варианты:

• git clone https://github.com/mhq/train_punkt.git

• git clone https://github.com/Mottl/ru_punkt.git

Скопируйте файл russian.pickle в папку nltk_data (к остальным языковым .pickle файлам)

Альтернативный более точный вариант - библиотека razdel

Подробнее об использовании - https://github.com/natasha/razdel