精华内容
下载资源
问答
  • python分词

    2017-11-21 20:19:29
    python分词python分词python分词python分词python分词python分词python分词python分词python分词python分词python分词python分词python分词python分词python分词python分词python分词python分词python分词python分词...
  • Python 分词

    2016-01-07 09:45:14
    利用Python进行中英文分词,另外还支持中英文索引。
  • python 分词

    2017-03-24 10:37:00
    http://blog.csdn.net/rav009/article/details/12196623 转载于:https://www.cnblogs.com/zk47/p/6610187.html

    http://blog.csdn.net/rav009/article/details/12196623

    转载于:https://www.cnblogs.com/zk47/p/6610187.html

    展开全文
  • jieba青春有你2自定义分词词典,青春有你2评论爬取,青春有你2视频饭圈自定义分词词典,jieba分词Python分词词典
  • Python 分词,词频统计,寻找公共词
  • 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
  • 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
  • Python分词系统jieba代码(有注释,无报错)!!!!!!!!!!!!!!!!!!!
  • Python:Python分词,情感分析工具 SnowNLP 官方源码文档 GitHub:https://github.com/isnowfy/snownlp 现在训练数据主要是针对电商服务类的评价,所以对其他的一些可能效果不是很好 安装 pip install snownlp ...

    Python:Python分词,情感分析工具 SnowNLP

    官方源码文档 GitHub:https://github.com/isnowfy/snownlp
    现在训练数据主要是针对电商服务类的评价,所以对其他的一些可能效果不是很好

    image

    安装

    pip install snownlp
    

    官方实例

    from snownlp import SnowNLP
    from snownlp import sentiment
    
    s=SnowNLP(u'这个东西真的很赞')
    print(s.words)
    print(s.sentiments)
    
    text = u'''
    自然语言处理是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向。
    它研究能实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法。
    自然语言处理是一门融语言学、计算机科学、数学于一体的科学。
    因此,这一领域的研究将涉及自然语言,即人们日常使用的语言,
    所以它与语言学的研究有着密切的联系,但又有重要的区别。
    自然语言处理并不是一般地研究自然语言,
    而在于研制能有效地实现自然语言通信的计算机系统,
    特别是其中的软件系统。因而它是计算机科学的一部分。
    '''
    s=SnowNLP(text)   #不只是情感分析,训练出的snownlp模型还有提取关键字,摘要等功能
    print(s.sentiments)
    print(s.keywords(3))
    print(s.summary(3))
    

    积极和消极分类

    from snownlp import SnowNLP
    
    l=["卧槽","牛逼","他妈的","打死你","优秀","哈哈哈哈哈啊哈","好评","信不信我弄死你啊","强强强强强强强强"]
    
    #保存情感极性值小于等于0.3的结果为负面情感结果
    f1=open('neg.txt','w',encoding='utf-8')
    
    #保存情感极性值大于0.3的结果为正面情感结果
    f2=open('pos.txt','w',encoding='utf-8')
    
    for j in l:
        s=SnowNLP(j)
        if s.sentiments <=0.4:
            f1.write(j+'\t'+str(s.sentiments)+'\n')
        else:
            f2.write(j + '\t' + str(s.sentiments) + '\n')
    f1.close()
    f2.close()
    
    

    将全部词语分为 积极和消极 分别加入到 txt 文件中,小于 0.4 的为消极,否则为积极

    结果以及所得分数:

    # neg.txt
    他妈的	0.3124999999999998
    打死你	0.3150105708245242
    信不信我弄死你啊	0.07091943747997087
    
    # pos.txt
    卧槽	0.5
    牛逼	0.6923786120385603
    优秀	0.8703703703703702
    哈哈哈哈哈啊哈	0.8684210526315791
    好评	0.44578313253012036
    强强强强强强强强	0.421874597530976
    
    

    主要功能
    中文分词(Character-Based Generative Model)
    词性标注(TnT 3-gram 隐马)
    情感分析(现在训练数据主要是买卖东西时的评价,所以对其他的一些可能效果不是很好,待解决)
    文本分类(Naive Bayes)
    转换成拼音(Trie树实现的最大匹配)
    繁体转简体(Trie树实现的最大匹配)
    提取文本关键词(TextRank算法)
    提取文本摘要(TextRank算法)
    tf,idf
    Tokenization(分割成句子)
    文本相似(BM25)

    训练

    包括分词,词性标注,情感分析
    这里有一份待训练服务类评论的带有标签的文本文件(1为好评 0为差评)
    训练数据集

    开始分类训练

    from snownlp import sentiment
    import pandas as pd
    
    def train_model():
        data=pd.read_csv(r"./DataSet.csv",header=0)
        train=data.iloc[:40000,[1,2]]
        test=data.iloc[40000:,[1,2]]
        train_neg=train.iloc[:,1][train.label==0]
        train_pos=train.iloc[:,1][train.label==1]
        train_neg.to_csv(r"./neg.csv",index=0,header=0)
        train_pos.to_csv(r"./pos.csv",index=0,header=0)
        test.to_csv(r"./test.csv",index=0,columns=['label','review'])
        sentiment.train(r'./neg.csv',r'./pos.csv')
        sentiment.save(r'C:/ProgramData/Miniconda3/Lib/site-packages/snownlp/sentiment/sentiment.marshal')
    
    if __name__ == '__main__':
        train_model()
    

    结果分别加入到 csv 文件中,然后进行模型训练,保存的路径是默认分词模块的路径,它会覆盖掉原来的 .marshal 模型文件

    测试数据集

    测试所得分数

    
    import pandas as pd
    from snownlp import SnowNLP
    from snownlp import sentiment
    import Train
    
    if __name__ == '__main__':
        test=pd.read_csv(r"./test.csv")
        review_list=[review for review in test['review']]
        label_list=[label for label in test['label']]
        list_test=[(label,review) for label,review in list(zip(label_list,review_list)) if type(review)!=float]
    
        for j in list_test:
            print(j[1],j[0],SnowNLP(j[1]).sentiments)
    
    
        senti=[SnowNLP(review).sentiments for label,review in list_test]
    
        newsenti=[]
        for i in senti:  #预测结果为pos的概率,大于0.6我们认定为积极评价
            if(i>=0.6):
                newsenti.append(1)
            else:
                newsenti.append(0)
    
        counts=0
        for i in range(len(list_test)):
                if(newsenti[i]==list_test[i][0]):
                    counts+=1
    
        accuracy=float(counts)/float(len(list_test))
        print("准确率为:%.2f" %accuracy)
    
    

    测试得到的准确率分数是 90
    现在就可以用新的模型来进行预测分类了

    欢迎转载,但要声明出处,不然我顺着网线过去就是一拳。
    个人技术博客:http://www.gzky.live

    展开全文
  • python 分词程序

    2012-10-31 14:34:18
    利用GBK编码实现的分词程序,可读性不错。
  • python分词基础

    千次阅读 2018-03-22 11:57:13
    本文首先介绍下中文分词的基本原理,然后介绍下国内比较流行的中文分词工具,如jieba、SnowNLP、THULAC、NLPIR,上述分词工具都已经在github上开源,后续也会附上github链接,以供参考。1.中文分词原理介绍1.1 中文...

    本文首先介绍下中文分词基本原理,然后介绍下国内比较流行的中文分词工具,如jiebaSnowNLPTHULACNLPIR,上述分词工具都已经在github上开源,后续也会附上github链接,以供参考。

    1.中文分词原理介绍

    1.1 中文分词概述

    中文分词(Chinese Word Segmentation) 指的是将一个汉字序列切分成一个一个单独的词分词就是将连续的字序列按照一定的规范重新组合成词序列的过程

    1.2 中文分词方法介绍

    现有的分词方法可分为三大类:基于字符串匹配的分词方法基于理解的分词方法基于统计的分词方法

    1.2.1 基于字符串匹配的分词方法

    基于字符串匹配的分词方法又称机械分词方法,它是按照一定的策略待分析的汉字串与一个“充分大的”机器词典中的词条进行配,若在词典中找到某个字符串,则匹配成功(识别出一个词)。

    按照扫描方向的不同,字符串匹配分词方法可以分为正向匹配逆向匹配;按照不同长度优先匹配的情况,可以分为最大(最长)匹配最小(最短)匹配;按照是否与词性标注过程相结合,可以分为单纯分词方法分词与词性标注相结合的一体化方法。常用的字符串匹配方法有如下几种:

    (1)正向最大匹配法(从左到右的方向);

    (2)逆向最大匹配法(从右到左的方向);

    (3)最小切分(每一句中切出的词数最小);

    (4)双向最大匹配(进行从左到右、从右到左两次扫描)

    这类算法的优点是速度快,时间复杂度可以保持在O(n),实现简单,效果尚可;但对歧义未登录词处理效果不佳。

    1.2.2 基于理解的分词方法

    基于理解的分词方法通过让计算机模拟人对句子的理解,达到识别词的效果。其基本思想就是在分词的同时进行句法、语义分析,利用句法信息语义信息处理歧义现象。它通常包括三个部分:分词子系统句法语义子系统总控部分。在总控部分的协调下,分词子系统可以获得有关词、句子等的句法和语义信息来对分词歧义进行判断,即它模拟了人对句子的理解过程。这种分词方法需要使用大量的语言知识和信息。由于汉语语言知识的笼统、复杂性,难以将各种语言信息组织成机器可直接读取的形式,因此目前基于理解的分词系统还处在试验阶段

    1.2.3 基于统计的分词方法

    基于统计的分词方法是在给定大量已经分词的文本的前提下,利用统计机器学习模型学习词语切分的规律(称为训练),从而实现对未知文本的切分。例如最大概率分词方法最大熵分词方法等。随着大规模语料库的建立,统计机器学习方法的研究和发展,基于统计的中文分词方法渐渐成为了主流方法

    主要的统计模型有:N元文法模型(N-gram),隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model ,HMM),最大熵模型(ME),条件随机场模型(Conditional Random Fields,CRF)等。

    在实际的应用中,基于统计的分词系统都需要使用分词词典进行字符串匹配分词,同时使用统计方法识别一些新词,即将字符串频率统计字符串匹配结合起来,既发挥匹配分词切分速度快、效率高的特点,又利用了无词典分词结合上下文识别生词、自动消除歧义的优点

    2.中文分词工具介绍

    2.1 jieba (github star数 9003)

    jieba分词是国内使用人数最多的中文分词工具(github链接:https://github.com/fxsjy/jieba)。jieba分词支持三种模式

    (1)精确模式:试图将句子最精确地切开,适合文本分析

    (2)全模式:把句子中所有的可以成词的词语都扫描出来, 速度非常快,但是不能解决歧义

    (3)搜索引擎模式:在精确模式的基础上,对长词再次切分,提高召回率适合用于搜索引擎分词

    jieba分词过程中主要涉及如下几种算法:

    (1)基于前缀词典实现高效的词图扫描,生成句子中汉字所有可能成词情况所构成的有向无环图 (DAG);

    (2)采用了动态规划查找最大概率路径, 找出基于词频的最大切分组合

    (3)对于未登录词,采用了基于汉字成词能力的 HMM 模型,采用Viterbi 算法进行计算;

    (4)基于Viterbi算法做词性标注

    (5)基于tf-idftextrank模型抽取关键词

    测试代码如下所示:

    # -*- coding: utf-8 -*-
    """
    jieba分词测试
    """
    
    import jieba
    
    
    #全模式
    test1 = jieba.cut("杭州西湖风景很好,是旅游胜地!", cut_all=True)
    print("全模式: " + "| ".join(test1))
    
    #精确模式
    test2 = jieba.cut("杭州西湖风景很好,是旅游胜地!", cut_all=False)
    print("精确模式: " + "| ".join(test2))
    
    #搜索引擎模式
    test3= jieba.cut_for_search("杭州西湖风景很好,是旅游胜地,每年吸引大量前来游玩的游客!")  
    print("搜索引擎模式:" + "| ".join(test3))
    

    测试结果如下图所示:

    这里写图片描述

    2.2 SnowNLP(github star数 2043)

    SnowNLP是一个python写的类库(https://github.com/isnowfy/snownlp),可以方便的处理中文文本内容,是受到了TextBlob的启发而写的。SnowNLP主要包括如下几个功能:

    (1)中文分词(Character-Based Generative Model);

    (2)词性标注(3-gram HMM);

    (3)情感分析(简单分析,如评价信息);

    (4)文本分类(Naive Bayes)

    (5)转换成拼音(Trie树实现的最大匹配)

    (6)繁简转换(Trie树实现的最大匹配)

    (7)文本关键词文本摘要提取(TextRank算法)

    (8)计算文档词频TF,Term Frequency)和逆向文档频率IDF,Inverse Document Frequency)

    (9)Tokenization(分割成句子)

    (10)文本相似度计算(BM25)

    SnowNLP的最大特点是特别容易上手,用其处理中文文本时能够得到不少有意思的结果,但不少功能比较简单,还有待进一步完善。

    测试代码如下所示:

    # -*- coding: utf-8 -*-
    """
    SnowNLP测试
    """
    
    from snownlp import SnowNLP
    
    s = SnowNLP(u'杭州西湖风景很好,是旅游胜地,每年吸引大量前来游玩的游客!')
    
    #分词
    print(s.words)
    
    
    #情感词性计算
    print("该文本的情感词性为正的概率:" + str(s.sentiments))
    
    text = u'''
    西湖,位于浙江省杭州市西面,是中国大陆首批国家重点风景名胜区和中国十大风景名胜之一。
    它是中国大陆主要的观赏性淡水湖泊之一,也是现今《世界遗产名录》中少数几个和中国唯一一个湖泊类文化遗产。
    西湖三面环山,面积约6.39平方千米,东西宽约2.8千米,南北长约3.2千米,绕湖一周近15千米。
    湖中被孤山、白堤、苏堤、杨公堤分隔,按面积大小分别为外西湖、西里湖、北里湖、小南湖及岳湖等五片水面,
    苏堤、白堤越过湖面,小瀛洲、湖心亭、阮公墩三个小岛鼎立于外西湖湖心,夕照山的雷峰塔与宝石山的保俶塔隔湖相映,
    由此形成了“一山、二塔、三岛、三堤、五湖”的基本格局。
    '''
    
    s2 = SnowNLP(text)
    
    #文本关键词提取
    print(s2.keywords(10))
    

    测试结果如下图所示:

    这里写图片描述

    2.3 THULAC (github star数 311)

    THULAC(THU Lexical Analyzer for Chinese)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(github链接:https://github.com/thunlp/THULAC-Python),具有中文分词词性标注功能。THULAC具有如下几个特点:

    (1)能力强。利用我们集成的目前世界上规模最大的人工分词和词性标注中文语料库(约含5800万字)训练而成,模型标注能力强大

    (2)准确率高。该工具包在标准数据集Chinese Treebank(CTB5)上分词的F1值可达97.3%,词性标注的F1值可达到92.9%,与该数据集上最好方法效果相当。

    (3)速度较快。同时进行分词和词性标注速度为300KB/s,每秒可处理约15万字。只进行分词速度可达到1.3MB/s。

    THU词性标记集(通用版)如下所示:

    n/名词 np/人名 ns/地名 ni/机构名 nz/其它专名
    m/数词 q/量词 mq/数量词 t/时间词 f/方位词 s/处所词
    v/动词 a/形容词 d/副词 h/前接成分 k/后接成分 i/习语 
    j/简称 r/代词 c/连词 p/介词 u/助词 y/语气助词
    e/叹词 o/拟声词 g/语素 w/标点 x/其它

    测试代码(python版)如下所示:

    # -*- coding: utf-8 -*-
    """
    THULAC 分词测试
    """
    
    import thulac   
    
    #默认模式,分词的同时进行词性标注
    test1 = thulac.thulac()
    text1 = test1.cut("杭州西湖风景很好,是旅游胜地!")
    print(text1)
    
    
    #只进行分词
    test2 = thulac.thulac(seg_only=True)
    text2 = test2.cut("杭州西湖风景很好,是旅游胜地!")
    print(text2)

    测试结果如下图所示:

    这里写图片描述

    2.4 NLPIR (github star数 811)

    NLPIR分词系统(前身为2000年发布的ICTCLAS词法分析系统,gtihub链接:https://github.com/NLPIR-team/NLPIR),是由北京理工大学张华平博士研发的中文分词系统,经过十余年的不断完善,拥有丰富的功能和强大的性能。NLPIR是一整套对原始文本集进行处理和加工的软件,提供了中间件处理效果的可视化展示,也可以作为小规模数据的处理加工工具。主要功能包括:中文分词词性标注命名实体识别用户词典新词发现关键词提取等功能。本文测试所采用的是PyNLPIRNLPIRPython版本,github链接:https://github.com/tsroten/pynlpir

    测试代码如下所示:

    # -*- coding: utf-8 -*-
    """
    PYNLPIR 分词测试
    """
    
    import pynlpir
    
    
    #打开分词器
    pynlpir.open()
    
    text1 = "杭州西湖风景很好,是旅游胜地,每年吸引大量前来游玩的游客!" 
    
    #分词,默认打开分词和词性标注功能
    test1 = pynlpir.segment(text1)
    #print(test1)
    print('1.默认分词模式:\n' + str(test1))
    
    #将词性标注语言变更为汉语
    test2 = pynlpir.segment(text1,pos_english=False)
    print('2.汉语标注模式:\n' + str(test2))
    
    
    #关闭词性标注
    test3 = pynlpir.segment(text1,pos_tagging=False)
    print('3.无词性标注模式:\n' + str(test3))

    测试结果如下图所示:

    这里写图片描述

    展开全文
  • 文章来自于我的个人博客:python 分词计算文档TF-IDF值并排序 该程序实现的功能是:首先读取一些文档,然后通过jieba来分词,将分词存入文件,然后通过sklearn计算每一个分词文档中的tf-idf值,再将文档排序输入...
  • python分词程序

    2009-07-06 14:44:19
    python写的分词程序,采用前向,后向匹配。
  • python 分词器使用

    千次阅读 2018-08-08 11:02:32
    jieba“结巴”中文分词:做最好的 Python 中文分词组件https://github.com/fxsjy/jieba 清华大学THULAC:一个高效的中文词法分析工具包 https://github.com/thunlp/THULAC-Python FoolNLTK可能不是最快的开源中文...
  • python 分词器比较

    千次阅读 2018-08-06 11:22:33
    jieba“结巴”中文分词:做最好的 Python 中文分词组件https://github.com/fxsjy/jieba 清华大学THULAC:一个高效的中文词法分析工具包 https://github.com/thunlp/THULAC-Python FoolNLTK可能不是最快的开源...
  • 使用jieba分词时可以针对性的加入用户自定义词典(jieba.load_userdict(“userDict.txt”) # 加载用户自定义词典),可以提高对人名,地名等未登陆词的识别效果,提高分词性能。 原文参考
  • python 分词工具 jieba

    万次阅读 2016-09-28 18:05:03
    全几天看到高手下了个jieba分词快速入门的东西 ,希望关注我博客的人也能看得到 https://github.com/SalutLyndon/hello-world/blob/master/中文自然语言处理基本流 # coding: utf-8 # ###jieba特性...
  • Python分词统计

    千次阅读 2016-01-25 22:38:35
    利用Python切片处理文本非常方便,下面是一个简单的例子,进行分词统计 (需要读取的文件为utf-8编码,运行环境为Windows,版本为python3)# -*- coding: utf-8 -*- import re import osTotal = 0; #总字母数 words...
  • python 分词 jieba

    2017-03-30 16:33:27
    1,支持三种分词模式:  a,精确模式,试图将句子最精确地切开,适合文本分析;   b,全模式,把句子中所有的可以成词的词语都扫描出来, 速度非常快,但是不能解决歧义;   c,搜索引擎模式,在
  • python分词和词频统计

    千次阅读 2019-03-04 17:31:51
    Python大数据:jieba分词,词频统计 黑冰中国关注 0.12018.03.21 11:39*字数 1717阅读 7553评论 6喜欢 45赞赏 1 实验目的 学习如何读取一个文件 学习如何使用DataFrame 学习jieba中文分词组件及停用词处理原理...
  • Python分词:结巴分词的安装使用

    万次阅读 2016-03-15 22:03:38
    结巴分词1. 下载:jieba-0.38 (python2/3)都可用。 https://pypi.python.org/pypi/jieba2. 解压:将其解压到:D:\program\python\jieba-0.38 3. 安装:cmd进入该目录,执行 python setyp....参考链接:python中文分词
  • 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...
  • #seg_only设置词性标注与否,deli设置分词以后以什么分隔 thu = thulac.thulac(seg_only=True, deli='//') text = thu.cut(sentence, text=True) print('thulac分词:', sentence) #Model loaded succeed #thulac分词...
  • python分词工具使用

    2019-05-24 02:33:22
    若报错“缺少VC++组件”,则需要在 https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/ 网站找到JPype1-0.6.2-cp36-cp36m-win_amd64.whl ,点击下载,当下载地址输入pip install JPype1-0.6.3-cp36-cp36m-...
  • Python分词模块推荐:jieba中文分词

    千次阅读 2015-08-29 18:09:54
    一、结巴中文分词采用的算法 基于Trie树结构实现高效的词图扫描,生成句子中汉字所有可能成词情况所构成的有向无环图(DAG) 采用了动态规划查找最大概率路径, 找出基于词频的最大切分组合 对于未登录词,采用了...

空空如也

空空如也

1 2 3 4 5 ... 20
收藏数 5,960
精华内容 2,384
关键字:

python分词

python 订阅