"/".join(data))#精确模式 data = jieba.cut(text,cut_all=False)print(u"[精确模式]: ", "/".join(data))#默认是精确模式 data = jieba.cut(text) print(u"[默认模式]: ", "/".join(data))#搜索引擎模式 data = jieba.cut_for
一.安装pip install jieba二.基本用法1.导入库import jieba2.分词jieba.cut(str,use_paddle=True,cut_...
seg_list = jieba.cut(text)print(type(seg_list))seg_list = list(seg_list)print(type(seg_list))1 也可以直接指定函数的返回为list,此时我们需要使用函数lcut seg_list = jieba.lcut(text)print(type(seg_list)) 2 词库的添加与删除 在Jieba中,词库是指用于分词的词典,Jieba提供了内置的词典和用户自定...
【jieba.lcut生成list,如 tags = jieba.lcut(text) ,text也要先处理成list。】 例子:全模式:cut_all=True importjieba sentence="我喜欢上海东方明珠"w1=jieba.cut(sentence,cut_all=True)foriteminw1:print(item) #结果: 我 喜欢 上海 上海东方 海东 东方 东方明珠 方明 明珠 精准模式:cut_all=False,或者...
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,所有全局分词相关函数都是该分词器的映射 import jieba seg_list = jieba.cut("我来到北京清华大学", cut_all=True)# ...
cut(text,cut_all=False) print(u"[精确模式]: ", "/".join(data)) #默认是精确模式 data = jieba.cut(text) print(u"[默认模式]: ", "/".join(data)) #搜索引擎模式 data = jieba.cut_for_search(text) print(u"[搜索引擎模式]: ", "/".join(data)) #返回列表 seg_list = jieba.lcut...
datas1=jieba.cut(txt,cut_all=False) for data in datas1: print(data,end=',') 1. 2. 3. 4. 5. 四.lcut方法 lcut方法和cut方法区别是cut方法返回生成器,而lcut方法返回的是列表 import jieba txt="没有常春树做自由自在的花" datas1=jieba.lcut(txt,cut_all=False) ...
cut_all参数默认为False,所有使用cut方法时默认为精确模式 #精确模式 seg_list = jieba.cut(list1,cut_all=False) seg_list print ("Default Mode:", "/ ".join(seg_list)) #精确模式 1. 2. 3. 4. Default Mode: 阳光/ 包裹/ 着/ 奔跑/ ,/ 被/ 予以/ 光辉灿烂/ 的/ 自由 ...
lcut(str,cut_all=True) 、 cut(str,cut_all=True)还是来看下它的妙处：可以看到，它将这段话中所有可能的组合都列举出来了，但是有些组合显然不是我们想要的。四、搜索引擎模式 将结果精确分开，对比较长的词进行二次切分。lcut_for_search(str) 、cut_for_search(str)它的妙处在于它可以将全模式的所有可能...
string=jieba.cut("我的父亲在阿里巴巴工作",cut_all=False) print("【全模式】:"+"/" .join(string)) 【全模式】:我/的/父亲/在/阿里巴巴/工作 阿里巴巴被准确识别为一个词了。 搜索引擎模式 jieba.cut_for_search/jieba.lcut_for_search string=jieba.cut_for_search("我的父亲在阿里巴巴工作") ...