Python的结巴(jieba)库是一个中文分词工具,主要用于对中文文本进行分词处理。它可以将输入的中文文本切分成一个个独立的词语,为后续的文本处理、分析、挖掘等任务提供基础支持。结巴库具有以下功能和特点: 中文分词: 将中文文本按照一定的规则和算法切分成独立的词语,方便后续的文本处理和分析。 支持不同分词模式: ...
jieba可以添加属于自己的字典，用来切分查找关键词。这样就可以有效缩小查找范围，从而使得匹配完成度更高，时间更短。我们可以使用load_userdict函数来读取自定义词典，它需要传入一个文件名，格式如下：#文件一行只可写三项参数，分别为词语、词频（可省略）、词性（可省略）空格隔开，顺序不可颠倒jieba.load_userdict...
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。 seg_list = jieba.cut_for_search(text) 4.将分词结果转换为列表 word_list = list(seg_list) 5.打印分词结果 print(word_list) 6.分词效果对比 6.1、精确模式(默认) ['我爱发','动态',',','我','喜欢','使用','搜索引擎',...
jieba.lcut_for_search(str, HMM=True) str需要进行切割的字符串,待分词的字符串可以是 unicode 或UTF-8字符串、GBK字符串cut_all参数用来控制是否采用全模式,默认采用“精确模型”HMM参数用来控制是否使用HMM模型;use_paddle参数用来控制是否使用paddle模式下的分词模式,paddle模式采用延迟加载方式,通过enable_paddle接...
一、安装jieba库 首先，在使用jieba库之前，我们需要确保已经成功安装了Python环境。然后，我们可以通过pip命令来安装jieba库，只需要在终端中执行以下命令即可：pip install jieba 二、分词原理介绍 分词是将中文文本按照词语进行切分的过程。jieba库中的lcut方法采用了基于前缀词典的前向最大匹配算法。该算法从文本的...
jieba.posseg.POSTokenizer(tokenizer=None)新建自定义分词器,tokenizer参数可指定内部使用的jieba.Tokenizer分词器。jieba.posseg.dt为默认词性标注分词器。 import jieba.posseg as pseg words = pseg.cut(test) for word, flag in words: print('%s %s' % (word, flag)) #结果图就不Po了 ...
中文分词,通俗来说,就是将一句(段)话按一定的规则(算法)拆分成词语、成语、单个文字。 中文分词是很多应用技术的前置技术,如搜索引擎、机器翻译、词性标注、相似度分析等,都是先对文本信息分词处理,再用分词结果来搜索、翻译、对比等。 在Python中,最好用的中文分词库是jieba。用“结巴”给一个中文分词库命名,非...
jieba是优秀的中文分词第三方库,需要额外安装,pip install jieba jieba库提供三种分词模式,最简单只需掌握一个函数 实现原理:依靠中文词库 利用一个中文词库,确定中文字符之间的关联概率 中文字符间概率大的组成词组,形成分词结果 除了分词,用户还可以添加自定义的词组 ...
照例先上官方文档,里面有详细的安装方法和简单的介绍和演示,下面就以莫言《红高粱》为例看一下jiaba分词的效果。思路就是将文章进行分解,将每一个词都存到数据库中然后进行分析。 # -*- coding:UTF-8 -*-importpymysql#导入jieba词性标注fromjiebaimportposseg ...