用法: jieba.load_userdict(file_name) # file_name为自定义词典的路径 词典格式和dict.txt一样,一个词占一行;每一行分三部分,一部分为词语,另一部分为词频,最后为词性(可省略),用空格隔开 userdict.txt即补充词库示例 极速模式 20 北京清华大学 5 李小福 2 nr 创新办 3 i easy_install 3 eng 好用 ...
jieba分词器有两种补充字典的形式,一种是自定义文件导入的静态补充,一种是利用其内置函数的动态补充。 静态补充: 我们可以自定义词典,以便包含jieba词典中没有的词(虽然jieba有新词识别能力,但是添加自定义词典可以提高准确率) 添加格式 词语 词频(可省略) 词性(可省略) 我们可以按照上面三个属性去添加新的词语,属性...
jieba分词器有两种补充字典的形式,一种是自定义文件导入的静态补充,一种是利用其内置函数的动态补充。 静态补充: 我们可以自定义词典,以便包含jieba词典中没有的词(虽然jieba有新词识别能力,但是添加自定义词典可以提高准确率) 添加格式 词语 词频(可省略) 词性(可省略) 我们可以按照上面三个属性去添加新的词语,属性...
jieba分词器有两种补充字典的形式,一种是自定义文件导入的静态补充,一种是利用其内置函数的动态补充。 静态补充: 我们可以自定义词典,以便包含jieba词典中没有的词(虽然jieba有新词识别能力,但是添加自定义词典可以提高准确率) 添加格式 词语 词频(可省略) 词性(可省略) 我们可以按照上面三个属性去添加新的词语,属性...
要使用分词器来看下各个分词器对文本数据的分词效果,找了很多资料发现有推荐最多的开源分词工具就是结巴(jieba)分词和清华NLP分词库(thulac),下面简单说下中文分词器的jieba分词,只写了切词和用户自定义词典两种方法,其他的功能后面再补充: 一、分词 1importjieba2str = u'李建华为人民'3word = jieba.cut(str, ...
在jieba中，可通过自定义文件导入静态补充字典或利用内置函数动态补充。静态补充需自定义词典，添加新词，格式为“词语 词频（可省略） 词性（可省略）”。动态补充则通过jieba提供的函数实现。通过示例，假设文件add_words.txt为要补充的词典，加载词典后使用全分词模式验证结果。高频词提取是文档关键词识别...
一、分词: import jieba seg_list = jieba.cut("从没见过我这么弱的垃圾",cut_all=True) print("全模式:" +" ".join(seg_list)) # 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 seg_list = jieba.cut("从没见过我这么弱的垃圾") ...
2.3 添加用户自定义词典 jieba.load_userdict() 1. 这个作用和上面单个添加的作用一样,不过正这个是大批量添加,而且这个还可以增加描述性的赐予的词性。 我这里添加的一个实例 jieba.load_userdict("词典.txt") #加载词典,补充默认词典 jieba.lcut("我来自南京飞天大学",cut_all=True) ...
在jieba分词时,为了适应自己的语言环境,所以很多时候需要配置自定义词典。但是由于很多时候语料比较复杂,有可能会存在一下特殊字符,但是又需要把这些特殊字符用结巴分词分出来,比如说一些外国人名Coco·Chanel,J.K. Rowling等。想将这些词在文本中分出来,需要对jieba做一些更改。
精确模式和paddle模式在某个例子中的差别不大，但在其他情况下可能存在差异。例如，paddle模式对于机构团体名的解析比较准确，而精确模式对部分词语的解析可能不太正确。这主要是由于jieba默认的词典dict.txt中是否包含学校等机构名称。如果没有正确分词，需要自定义词典添加这些词汇，这样才能正确切分。在文本...