cut方法有四个参数,sentence接收待分词的内容;cut_all设置是否使用全模式;HMM设置是否使用HMM模型识别新词;use_paddle设置是否使用panddle模式。 cut_for_search有两个参数,sentence和HMM。 cut和cut_for_search都是返回generator,如果想直接返回列表,可以使用对应的lcut和lcut_for_search,用法完全相同。 自定义分词词...
# 需要导入模块: import jieba [as 别名]# 或者: from jieba importcut_for_search[as 别名]deftestCutForSearch_NOHMM(self):forcontentintest_contents: result = jieba.cut_for_search(content,HMM=False)assertisinstance(result, types.GeneratorType),"Test CutForSearch Generator error"result = list(resu...
jieba.cut_for_search 该方法和cut一样,分解后返回一个迭代器,需要用for循环访问。不过它是搜索引擎模式,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。 参数解释: 「strs」:需要分词的字符串; 「HMM」:是否使用 HMM 模型,默认值为 True。该方法适合用于搜索引擎构建倒排索引的分词,粒度...
jieba.cut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 参数用来控制是否使用 HMM 模型 jieba.cut_for_search方法接受两个参数:需要分词的字符串;是否使用 HMM 模型。该方法适合用于搜索引擎构建倒排索引的分词,粒度比较细 待分词的字符串可以是 unicode 或 UTF-8 字符串、GBK ...
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) **jieba.cut** 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 参数用来控制是否使用 HMM 模型 ...
下列代码使用的分词模式是()。 import jieba 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") 2分 · A、精确模式 · B、全模式 · C、搜索引擎模式 · D、单一模式 参考答案 : C相关知识点: 试题来源: ...
(4)搜索引擎模式分词:cut_for_search()函数 3. 调整词典 (1)使用自定义词典:load_userdict()函数 (2)动态修改词典:add_word()、del_word()函数 (3)调节词频:suggest_freq()函数 ...
1.安装jieba分词 2.切词的方法:jieba.cut() 和 jieba.cut_for_search() 2.1 jieba.cut() 2.2 jieba.cut_...
jieba.cut和jieba.cut_for_search是分词的基本函数,它们返回的结构都是一个可迭代的generator,例如下面一句话就会被分解为若干个词语,我们可以使用for循环得到每一个词。 代码: jieba_str = "人工智能技术是创造未来智能化社会的重要技术!"seg_list = jieba.cut(jieba_str,cut_all=True)print(seg_list) 执行结...
如果将cut_all设定为False的时候,就会有一种精确的结果即为: full mode:我/正在/学习/自然语言/处理 jieba.cut_for_search 接受两个参数 需要分词的字符串,可以为中文 HMM参数用来控制是否采用HMM模型 它与jieba.cut 的最大区别就在于分词更加细腻,且会将全部的可能性输出,因此没有cut_all 参数 ...