old_contents: # coding: utf-8
  
  """این ماژول شامل کلاس‌ها و توابعی برای استخراج جملاتِ متن است. 
  
  برای استخراج کلمات از تابع [WordTokenizer()][hazm.WordTokenizer] استفاده کنید.
  """
  
  from __future__ import unicode_literals
  import re
  from nltk.tokenize.api import TokenizerI
  
  
  class SentenceTokenizer(TokenizerI):
  	"""این کلاس شامل توابعی برای استخراج جملاتِ متن است.
  	"""
  
  	def __init__(self):
  		self.pattern = re.compile(r'([!\.\?⸮؟]+)[ \n]+')
  
  	def tokenize(self, text)-> List[str]:
  		"""متن ورودی را به جملات سازندهٔ آن می‌شِکند.
  
  		Examples:
  			>>> tokenizer = SentenceTokenizer()
  			>>> tokenizer.tokenize('جدا کردن ساده است. تقریبا البته!')
  			['جدا کردن ساده است.', 'تقریبا البته!']			
  
  		Args:
  			text (str): متنی که باید جملات آن استخراج شود.
  
  		Returns:
  			(List[str]): فهرست جملات استخراج‌شده.
  		"""		
  		text = self.pattern.sub(r'\1\n\n', text)
  		return [sentence.replace('\n', ' ').strip() for sentence in text.split('\n\n') if sentence.strip()]
  
new_contents: # coding: utf-8
  
  """این ماژول شامل کلاس‌ها و توابعی برای استخراج جملاتِ متن است. 
  
  برای استخراج کلمات از تابع [WordTokenizer()][hazm.WordTokenizer] استفاده کنید.
  """
  
  from __future__ import unicode_literals
  import re
  from nltk.tokenize.api import TokenizerI
  
  
  class SentenceTokenizer(TokenizerI):
  	"""این کلاس شامل توابعی برای استخراج جملاتِ متن است.
  	"""
  
  	def __init__(self):
  		self.pattern = re.compile(r'([!\.\?⸮؟]+)[ \n]+')
  
  	def tokenize(self, text):
  		"""متن ورودی را به جملات سازندهٔ آن می‌شِکند.
  
  		Examples:
  			>>> tokenizer = SentenceTokenizer()
  			>>> tokenizer.tokenize('جدا کردن ساده است. تقریبا البته!')
  			['جدا کردن ساده است.', 'تقریبا البته!']			
  
  		Args:
  			text (str): متنی که باید جملات آن استخراج شود.
  
  		Returns:
  			(List[str]): فهرست جملات استخراج‌شده.
  		"""		
  		text = self.pattern.sub(r'\1\n\n', text)
  		return [sentence.replace('\n', ' ').strip() for sentence in text.split('\n\n') if sentence.strip()]
  
subject: Fix an issue