cut_res = jieba.cut(test_content, cut_all=False) print('[精确模式]:', list(cut_res)) cut_res = jieba.cut(test_content, cut_all=False, HMM=False) print('[精确模式]:', list(cut_res)) [精确模式]: ['迅雷不及','掩耳盗铃','儿响','叮','当仁不让', '世界','充满','爱之...
cut与lcut # 1. 使用cut分词,返回一个迭代器,可使用 for 循环来获得分词后得到的每一个词语(unicode) sep1 = cut(content,cut_all=False) print("【精确模式】:" + "/".join(sep1)) sep2 = cut(content,cut_all=True) print("【全模式】:" + "/".join(sep2)) 【精确模式】:工信处/女干事...
打开文件,读取文件内容: with open('file.txt', 'r', encoding='utf-8') as f: content = f.read() 复制代码 使用jieba对文件内容进行分词: seg_list = jieba.cut(content, cut_all=False) 复制代码 将分词结果输出或进行其他处理: print(" ".join(seg_list)) 复制代码 通过以上步骤,可以使用ji...
接下来，我们使用jieba.cut()函数对文本进行关键词提取，cut_all=False表示采用精确模式进行提取，只返回...
sens_1 = jieba.cut(content,cut_all=False) print('/'.join(sens_1)) 1. 2. 可以看到分词结果 深度/学习/是/机器/学习/的/一个/子集/,/传统/机器/学习/中/,/人们/需要/对/专业/问题/理解/非常/透彻/,/才能/手工/设计/特征/,/然后/把/特征/交给/某个/机器/学习/算法 ...
content='工信处女干事每月经过下属科室都要亲口交代24口交换机等技术性器件的安装工作'result= jieba.cut(content)#<generator object Tokenizer.cut at 0x0000019B4DB1D360>result2 =jieba.lcut(content, cut_all=False)#['工信处', '女干事', '每月', '经过', '下属', '科室', '都', '要', '亲...
15 word_list = jieba.cut("今天天气真好。亲爱的,我们去远足吧!",cut_all=True) 16 print "全模式:","|".join(word_list) 17 #精确模式 , 默认就是精确模式 18 word_list = jieba.cut("今天天气真好。亲爱的,我们去远足吧!",cut_all=False) ...
jieba.cut(content, cut_all=False) # cut_all默认为False ,<generatorobjectTokenizer.cutat0x7f065c19e318>(将返回一个生成器对象) # 若需直接返回列表内容, 使用jieba.lcut即可 print(jieba.lcut(content, cut_all=False)) # ['工信处', '女干事', '每月', '经过', '下属', '科室', '都', '...
text = "这是关于中台和数据治理的一段文本" seg_list = jieba.cut(text, cut_all=False) print(" ".join(seg_list)) 如果自定义词汇被正确切分出来,说明词典加载生效。 查看是否有其他代码或设置影响自定义词典生效: 确保在加载自定义词典后,没有再对jieba的分词器进行其他配置或修改,这可能会影响自定义...
content = "现如今,机器学习和深度学习带动人工智能飞速的发展,并在图片处理、语音识别领域取得巨大成功。" (1)精确分词 精确分词:精确模式试图将句子最精确地切开,精确分词也是默认分词。 segs_1 = jieba.cut(content, cut_all=False) print("/".join(segs_1)) ...