jieba库中的cut和lcut函数都是用于分词的,但是有一些区别: cut函数返回的是一个生成器(generator),每次迭代返回一个分词结果,需要遍历整个生成器才能获取全部分词结果。而lcut函数返回的是一个列表,其中包含了所有的分词结果。 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...
jieba.lcut返回的是list jieba.cut返回的是generator 需要分词的字符串(unicode 或 UTF-8 字符串、GBK 字符串) cut_all 参数:是否使用全模式,默认值为False HMM 参数:用来控制是否使用 HMM 模型,默认值为True string=jieba.cut("我的父亲在阿里巴巴工作",cut_all=True) print("【全模式】:"+"/" .join(str...
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
lcut和cut的区别在于返回类型，lcut为列表，cut为生成器。2. jieba的其他应用添加新词：处理名字分词，例如 jieba.add_word('湖北武汉')，但只添加文本中存在的词。添加字典：自定义分词范围，使用load_userdict读取文件。删除新词：如 jieba.del_word('湖北武汉')，返回原分词结果。处理停用词：使用...
通过对上文的了解，相信大家对于lcut 和cut的区别还有点陌生，其实lcut和cut都能达到中文分词的效果，只是不同的是lcut返回的结果是列表，而cut返回的是生成器罢了。1.jieba的其它应用 1）、添加新词 它是将本身存在于文本中的词进行一个重组，让它成为一个个体，使之更为形象而设立的：可以看到，它现在就可以将...
cut和lcut的区别# cut cut返回的是生成器。 importjiebaprint(jieba.cut('上海自来水来自海上',cut_all=True))# <generator object Tokenizer.cut at 0x01352D50>print(list(jieba.cut('上海自来水来自海上',cut_all=True)))# ['上海', '自来', '自来水', '来自', '海上'] ...
text = "长江是中国最长的河流之一。"result = jieba.lcut(text, cut_all=True)print(result)此处的`cut_all=True`表示开启全模式分词。四、分词结果的处理和应用 得到分词结果后，我们可以根据具体任务的需求对结果进行进一步处理和应用，例如去除停用词、进行词频统计、进行情感分析等。我们可以结合Python中的其他...
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 个参数: 需要分词的字符串(unicode 或 UTF-8 字符串、GBK...