还有一个参数控制paddle模式,会更加精确,使用这个的前提是你需要先安装paddlepaddle-tiny。 分词jieba.cut_for_search jieba.cut_for_search 该方法和cut一样,分解后返回一个迭代器。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。 分词 直接返回列表 jieba.lcut、jieba....
jieba.cut/jieba.lcut jiaba.lcut 和jieba.cut的区别: 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...
jieba.lcut() #全模式 jieba.cut(cut_all=True) #获取可迭代对象 jieba.lcut(cut_all=True) #搜索引擎模式 jieba.cut_for_search() # 获取可迭代对象 jieba.lcut_for_search() 3.2 jieba.cut与jieba.lcut的区别 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。 import...
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 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_sear...
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 下面进行一个小例子 import jieba fc=jieba.cut_for_search('我和巾参加ILTES考试,他拉稀了,所以我考试分数比他高') #print (type(fc)) print ('full mode:'+'/'.join(fc)) ...
jieba.cut()与jieba.lcut()的区别 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。 jieba.lcut 直接生成的就是一个list。 jieba.cut() import jieba seg_list = jieba.cut("贪心学院专注于人工智能教育", cut_all=False) ...
3.lcut和lcut_for_search与cut和cut_for_search类似只是返回结果为list import jieba ori = '这种是四轴无人机植保机,带有四个喷嘴,主要是喷洒农药,因为螺旋桨产生的风是下压的,能让农药打到植被的根底部,让植被更容易吸收' strs = jieba.cut(ori, cut_all=False) ...
import jiebatxt = "python是一种跨平台的计算机编程语言,具有着解释性,变异性,交互性和面向对向的特点。"la = jieba.lcut_for_search(txt)print(la) 从三个模式所展现出来的功能来看,搜索引擎模式比精确模式精确些(在这里体现似乎并不是很大,但确实有这样的区别),但是相比于全模式的分词又粗略一些。
1. jieba的分词模式精确模式：通过lcut和cut函数进行精确分词，如 lcut('aa')，输出是一个生成器序列，遍历得到结果。全模式：展示所有可能的组合，如 cut_for_search('段落内容')，但需筛选掉无意义的组合。搜索引擎模式：适合搜索引擎，对长词二次切分，如 lcut_for_search('搜索引擎')。通过列表...