首先,安装pkuseg,通过pip install pkuseg 安装;其次,下载数据包,并放置到C盘的目录下,这个目录可以通过运行下面这段代码找出: import pkuseg seg = pkuseg.pkuseg(model_name='news') # 程序会自动下载所对应的细领域模型 text = seg.cut('我以前用的是大哥大') # 进行分词 print(text) 词性标注和数据包下载...
1)Jieba:https://github.com/fxsjy/jieba “结巴”中文分词:做最好的 Python 中文分词组件 "Jieba" (Chinese for "to stutter") Chinese text segmentation: built to be the best Python Chinese word segmentation module. 特点 支持三种分词模式: 精确模式,试图将句子最精确地切开,适合文本分析; 全模式,把句...
print(f"jieba 读取人名总数:{sum(wei_dict.values()) + sum(shu_dict.values())}") 执行结果如下: jieba 测试结果 emmm 测试结果好像好像有点出乎意料,说好的 pkuseg 准确率更高呢??? pkuseg 用时将近 jieba 的三倍,而且提取效果也没有 jieba 分词好!于是我就去逼乎搜了一下 pkuseg ,结果是这样的…....
Jieba提供了三种分词模式，支持繁体分词，MIT授权协议，兼容Python 2/3。SnowNLP专为中文设计，提供了词性标注、情感分析等丰富功能，不依赖于NLTK。PkuSeg专注于多领域分词，支持新闻、网络、医药、旅游等多个领域，具有较高的分词准确率。THULAC是一个高效工具，利用大规模语料库训练，提供分词和词性标注功能...
pkuseg是一个十分优秀的分词工具库,它对于中文分词的准确率高达95%左右,这个准确率甚至高过大名鼎鼎的jieba、THULAC工具包。 它还有一个十分出色的优点,就是它还匹配了专业领域的分词模型,目前提供的专业领域包括: - 新闻领域 -医药领域- 网络领域 - 旅游领域 ...
在公众号互动中，我加入了新的元素：利用AINLP公众号的后台对话功能，进行了一场中文分词工具的在线PK。当用户输入“中文分词”加上相关句子，如“我爱自然语言处理”，五款工具——Jieba、SnowNLP、PkuSeg、THULAC和HanLP会展示他们的分词结果。虽然市面上的开源中文分词工具种类繁多，但单一的封闭测试集...
最近,北大开源了一个中文分词工具包,名为PKUSeg,基于Python。 工具包的分词准确率,远远超过THULAC和结巴分词这两位重要选手。 我们[中出] 了个叛徒 除此之外,PKUSeg支持多领域分词,也支持用全新的标注数据来训练模型。 准确度对比 这次比赛,PKUSeg的对手有两位: ...
“结巴”中文分词:做最好的Python中文分词组件"Jieba" (Chinese for "to stutter") Chinese text segmentation: built to be the best Python Chinese word segmentation module.特点支持三种分词模式:精确模式,试图将句子最精确地切开,适合文本分析;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...
pkuseg 是基于论文[Luo et. al, 2019]的工具包。其简单易用,支持细分领域分词,有效提升了分词准确度。 多领域分词。不同于以往的通用中文分词工具,此工具包同时致力于为不同领域的数据提供个性化的预训练模型。根据待分词文本的领域特点 ,用户可以自由地选择不同的模型。 我们目前支持了新闻领域,网络领域,医药领域...
pkuseg 测试结果 jieba 测试结果 代码基本差不多,只是分词器的用法有些不同。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 defextract_jieba(content):start=time.time()seg_list=jieba.cut(content)fornameinseg_list:ifnameinwei:wei_dict[name]=wei_dict.get(name)+1elif nameinshu:shu_dict[name...