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  • Python分词系统jieba代码(有注释,无报错)!!!!!!!!!!!!!!!!!!!
  • pip安装三个库,然后安装一个字体就可以实现,先上代码 import jieba from wordcloud import WordCloud cd='功勋赫赫的长林军,遭遇到与赤焰军相似的处境,外有战斗力强劲的大渝,内有梁朝的朝臣和内奸作祟,非要将长林...

    pip安装三个库,然后安装一个字体就可以实现,先上代码

    import jieba
    from wordcloud import WordCloud
    cd='功勋赫赫的长林军,遭遇到与赤焰军相似的处境,外有战斗力强劲的大渝,内有梁朝的朝臣和内奸作祟,非要将长林军置于死地。 长林比赤焰幸运的是,新梁帝不像他爷爷'
    mytext = " ".join(jieba.cut(cd))
    print(mytext)
    wordcloud = WordCloud(font_path=r'D:\zhouty python project\自动分词\fenci\SimSun.ttf').generate(mytext)
    import matplotlib.pyplot as plt
    plt.imshow(wordcloud,interpolation='bilinear')
    plt.axis("off")
    plt.show()
    

    三个库pip install jieba和pip install matplotlib以及pip install WordCloud就可以
    字体安装去这个网址http://font.chinaz.com/120616519130.htm,博主亲测

    放一个最终的效果图

    在这里插入图片描述

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  • python分词工具

    2021-05-20 12:33:32
    分词在自然语言处理中有着常见的场景,比如从一篇文章自动提取关键词就需要用到分词工具,中文搜索领域同样离不开分词python中,有很多开源的分词工具。下面来介绍以下常见的几款。 1. jieba 分词 “结巴”分词...

    分词在自然语言处理中有着常见的场景,比如从一篇文章自动提取关键词就需要用到分词工具,中文搜索领域同样离不开分词,python中,有很多开源的分词工具。下面来介绍以下常见的几款。

    1. jieba 分词

    “结巴”分词,GitHub最受欢迎的分词工具,立志做最好的 Python 中文分词组件,支持多种分词模式,支持自定义词典。

    github star:26k

    代码示例

    import jieba
    
    strs=["我来到北京清华大学","乒乓球拍卖完了","中国科学技术大学"]
    
    for str in strs:
        seg_list = jieba.cut(str,use_paddle=True) # 使用paddle模式
        print("Paddle Mode: " + '/'.join(list(seg_list)))
    
    seg_list = jieba.cut("我来到北京清华大学", cut_all=True)
    print("全模式: " + "/ ".join(seg_list))  # 全模式
    
    seg_list = jieba.cut("我来到北京清华大学", cut_all=False)
    print("精确模式: " + "/ ".join(seg_list))  # 精确模式
    
    seg_list = jieba.cut("他来到了网易杭研大厦")  # 默认是精确模式
    print("新词识别:", ",".join(seg_list))
    
    seg_list = jieba.cut_for_search("小明硕士毕业于中国科学院计算所,后在日本京都大学深造")  # 搜索引擎模式
    print("搜索引擎模式:", ".join(seg_list))
    
    
     

    输出:

    【全模式】: 我/ 来到/ 北京/ 清华/ 清华大学/ 华大/ 大学
    
    【精确模式】: 我/ 来到/ 北京/ 清华大学
    
    【新词识别】:他, 来到, 了, 网易, 杭研, 大厦    (此处,“杭研”并没有在词典中,但是也被Viterbi算法识别出来了)
    
    【搜索引擎模式】: 小明, 硕士, 毕业, 于, 中国, 科学, 学院, 科学院, 中国科学院, 计算, 计算所, 后, 在, 日本, 京都, 大学, 日本京都大学, 深造
    


    github地址:https://github.com/fxsjy/jieba

    2. pkuseg 分词

    pkuseg 是北大语言计算与机器学习研究组开源的一款分词工具,它的特点是支持多领域分词,目前支持新闻领域,网络领域,医药领域,旅游领域,以及混合领域的分词预训练模型,用户可以自由地选择不同的模型。相比通用分词工具,它的分词准确率更高 。

    github star:5.4k

    代码示例

    import pkuseg
    
    seg = pkuseg.pkuseg()           # 以默认配置加载模型
    text = seg.cut('python是一门很棒的语言')  # 进行分词
    print(text)
    

    输出

    ['python', '是', '一', '门', '很', '棒', '的', '语言']
    

    github地址:https://github.com/lancopku/pkuseg-python

    3. FoolNLTK 分词

    基于BiLSTM模型训练而成,据说可能是最准的开源中文分词,同样支持用户自定义词典。

    GitHub  star: 1.6k

    代码示例

    import fool
    
    text = "一个傻子在北京"
    print(fool.cut(text))
    # ['一个', '傻子', '在', '北京']
    

    github地址:https://github.com/rockyzhengwu/FoolNLTK

    4. THULAC

    THULAC由清华大学自然语言处理与社会人文计算实验室研制推出的一套中文词法分析工具包。具有词性标注功能,能分析出某个词是名词还是动词或者形容词。

    github star:1.5k

     代码示例1
      代码示例1
     import thulac  
    
     thu1 = thulac.thulac()  #默认模式
     text = thu1.cut("我爱北京天安门", text=True)  #进行一句话分词
     print(text) # 我_r 爱_v 北京_ns 天安门_ns
     代码示例2
     thu1 = thulac.thulac(seg_only=True)  #只进行分词,不进行词性标注
     thu1.cut_f("input.txt", "output.txt")  #对input.txt文件内容进行分词,输出到output.txt
    

    github地址:https://github.com/thunlp/THULAC-Python

    目前我在用的还是结巴分词,配合用户自定义词典,解决常见的网络词语。

    展开全文
  • 结巴分词Python代码

    2014-08-26 20:24:16
    结巴分词,很不错的分词工具,python写的,亲身试用,不管英文还是中文分得很准!
  • pymmseg -python分词模块

    2009-07-18 11:12:22
    python分词模块,基于mmseg算法编写,核心代码c++,提供python接口
  • delphi+Python结巴分词例子源代码,用到组件PythonForDelphi
  • python 分词工具

    2014-05-21 12:27:07
    python这pymmseg-cpp 还是十分方便的!...1 下载mmseg-cpp的源代码 http://code.google.com/p/pymmseg-cpp/ 2 tar -zxf pymmseg-cpp*.tar.gz //解压后得到pymmseg 目录 cd pymmseg\mmseg-cpp python b...
    在python这pymmseg-cpp 还是十分方便的! 



    步骤:
    1 下载mmseg-cpp的源代码 http://code.google.com/p/pymmseg-cpp/
    2 tar -zxf pymmseg-cpp*.tar.gz //解压后得到pymmseg 目录
    cd pymmseg\mmseg-cpp
    python build.py #生成 mmseg.so文件

    3 将 pymmseg 目录复制到 /usr/local/lib/python2.6/dist-packages 中


    4 测试有没有成功:
    test.py

    Python代码 收藏代码
    from pymmseg import mmseg
    mmseg.dict_load_defaults()
    text = '今天的天气真好啊,我们一起出去玩一下吧'
    algor = mmseg.Algorithm(text)
    for tok in algor:
    print '%s [%d..%d]' % (tok.text, tok.start, tok.end)
    展开全文
  • 分词在自然语言处理中有着常见的场景,比如从一篇文章自动提取关键词就需要用到分词工具,中文搜索领域同样离不开分词python中,有很多开源的分词工具。下面来介绍以下常见的几款。 1. jieba 分词 “结巴”分词...

    分词在自然语言处理中有着常见的场景,比如从一篇文章自动提取关键词就需要用到分词工具,中文搜索领域同样离不开分词,python中,有很多开源的分词工具。下面来介绍以下常见的几款。

    1. jieba 分词

    “结巴”分词,GitHub最受欢迎的分词工具,立志做最好的 Python 中文分词组件,支持多种分词模式,支持自定义词典。

    github star:26k

    代码示例

    import jieba
    
    strs=["我来到北京清华大学","乒乓球拍卖完了","中国科学技术大学"]
    
    for str in strs:
        seg_list = jieba.cut(str,use_paddle=True) # 使用paddle模式
        print("Paddle Mode: " + '/'.join(list(seg_list)))
    
    seg_list = jieba.cut("我来到北京清华大学", cut_all=True)
    print("全模式: " + "/ ".join(seg_list))  # 全模式
    
    seg_list = jieba.cut("我来到北京清华大学", cut_all=False)
    print("精确模式: " + "/ ".join(seg_list))  # 精确模式
    
    seg_list = jieba.cut("他来到了网易杭研大厦")  # 默认是精确模式
    print("新词识别:", ",".join(seg_list))
    
    seg_list = jieba.cut_for_search("小明硕士毕业于中国科学院计算所,后在日本京都大学深造")  # 搜索引擎模式
    print("搜索引擎模式:", ".join(seg_list))
    
    
     

    输出:

    【全模式】: 我/ 来到/ 北京/ 清华/ 清华大学/ 华大/ 大学
    
    【精确模式】: 我/ 来到/ 北京/ 清华大学
    
    【新词识别】:他, 来到, 了, 网易, 杭研, 大厦    (此处,“杭研”并没有在词典中,但是也被Viterbi算法识别出来了)
    
    【搜索引擎模式】: 小明, 硕士, 毕业, 于, 中国, 科学, 学院, 科学院, 中国科学院, 计算, 计算所, 后, 在, 日本, 京都, 大学, 日本京都大学, 深造
    


    github地址:https://github.com/fxsjy/jieba

    2. pkuseg 分词

    pkuseg 是北大语言计算与机器学习研究组开源的一款分词工具,它的特点是支持多领域分词,目前支持新闻领域,网络领域,医药领域,旅游领域,以及混合领域的分词预训练模型,用户可以自由地选择不同的模型。相比通用分词工具,它的分词准确率更高 。

    github star:5.4k

    代码示例

    import pkuseg
    
    seg = pkuseg.pkuseg()           # 以默认配置加载模型
    text = seg.cut('python是一门很棒的语言')  # 进行分词
    print(text)
    

    输出

    ['python', '是', '一', '门', '很', '棒', '的', '语言']
    

    github地址:https://github.com/lancopku/pkuseg-python

    3. FoolNLTK 分词

    基于BiLSTM模型训练而成,据说可能是最准的开源中文分词,同样支持用户自定义词典。

    GitHub  star: 1.6k

    代码示例

    import fool
    
    text = "一个傻子在北京"
    print(fool.cut(text))
    # ['一个', '傻子', '在', '北京']
    

    github地址:https://github.com/rockyzhengwu/FoolNLTK

    4. THULAC

    THULAC由清华大学自然语言处理与社会人文计算实验室研制推出的一套中文词法分析工具包。具有词性标注功能,能分析出某个词是名词还是动词或者形容词。

    github star:1.5k

     代码示例1
      代码示例1
     import thulac  
    
     thu1 = thulac.thulac()  #默认模式
     text = thu1.cut("我爱北京天安门", text=True)  #进行一句话分词
     print(text) # 我_r 爱_v 北京_ns 天安门_ns
     代码示例2
     thu1 = thulac.thulac(seg_only=True)  #只进行分词,不进行词性标注
     thu1.cut_f("input.txt", "output.txt")  #对input.txt文件内容进行分词,输出到output.txt
    

    github地址:https://github.com/thunlp/THULAC-Python

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  • Python分词+云图

    2019-03-16 12:03:49
    代码: from wordcloud import WordCloud, ImageColorGenerator import matplotlib.pyplot as plt from PIL import Image import numpy as np import jieba from scipy.misc import imread with open('resours...
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  • Python实现文本分词切词的流程和代码实现(设计与实现)
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