cut函数的参数是一个字符串,表示待分词的文本,而lcut函数的参数可以是一个字符串,也可以是一个文件路径,表示待分词的文本文件。 cut函数的返回结果是字符串类型的分词结果,而lcut函数的返回结果是一个包含字符串类型分词结果的列表。 综上所述,cut函数更适合在处理大文本时逐个分词处理,而lcut函数更适合在小文本...
jieba.cut生成的是一个生成器,generator,也就是可以通过for循环来取里面的每一个词。 word_list= [wordforwordinjieba.cut(text)] jieba.lcut直接生成的就是一个list。
jieba.cut和..二者的主要差别在于返回结果的表示形式:* jieba.cut 生成的是一个生成器(generator),即可以通过for循环来获取里面的每一个词语;而 lcut 则直接生成一个列表形式的分词结果
jieba.dt为默认分词器,所有全局分词相关函数都是该分词器的映射。 jieba.cut和jieba.lcut可接受的参数如下: 需要分词的字符串(unicode 或 UTF-8 字符串、GBK 字符串) cut_all:是否使用全模式,默认值为False HMM:用来控制是否使用 HMM 模型,默认值为True jieba.cut_for_search和jieba.lcut_for_search接受 2 个...
jieba.cut方法接受两个输入参数: 1) 第一个参数为需要分词的字符串2)cut_all参数用来控制是否采用全模式 jieba.cut_for_search方法接受一个参数:需要分词的字符串,该方法适合用于搜索引擎构建倒排索引的分词,粒度比较细 注意:待分词的字符串可以是gbk字符串、utf-8字符串或者unicode ...
1.分词主要功能: 先介绍主要的使用功能,再展示代码输出。jieba分词的主要功能有如下几种: 1. jieba.cut:该方法接受三个输入参数:需要分词的字符串; cut_all 参数用来控制是否采用全模式;HMM参数用来控制是否适用HMM模型 2. jieba.cut_for_search:该方法接受两个参数:需要分词的字符串;是否使用HMM模型,该方法适用...
jieba.cut 以及jieba.cut_for_search 返回的结构都是一个可迭代的 generator,可以使用 for 循环来获得分词后得到的每一个词语(unicode),或者用 jieba.lcut 以及jieba.lcut_for_search 直接返回 list jieba.Tokenizer(dictionary=DEFAULT_DICT) 新建自定义分词器,可用于同时使用不同词典。jieba.dt 为默认分词器,所有...
三、主要函数 jieba.cut(s) 被运用于精确模式,将会返回一个可迭代的数据类型 jieba.cut(s,cut_all=True) 被运用于全模式,输出文本s中的所有可能单词 jieba.cut_for_search(s)搜索引擎模式,适合搜索引擎建立索引的分词结果 jieba.lcut(s) 被运用于精确模式,将会返回一个列表类型 ...
关于jieba库的函数jieba.lcut(x,cut_all=True),以下选项中描述正确的是 A. 精确模式,返回中文文本x分词后的列表变量 B. 全模式,返回中文
关于jieba库的函数jieba.lcut(x),以下选项中描述正确的是A、向分词词典中增加新词wB、全模式,返回中文文本x分词后的列表变量C、精确模式,返回中文文本x分词后的列表变量D、搜索引擎...