如上面的示例代码所示,使用MeCab.Tagger()并调用parse()方法来分析一段日语文本。 结论 通过上述步骤,你应该能够在Windows 11环境下,使用Python 3.10成功安装并配置Mecab,解决DLL not found的问题,并进行日语的分词和词性分析。Mecab是一个强大的工具,能够帮助你更好地理解和处理日语文本数据。如果你遇到任何问题,可...
import MeCab CONTENT = "私はpythonを使用して、プログラミングを勉強しています。積ん読" tagger = MeCab.Tagger() parse = tagger.parse(CONTENT) print(parse) 运行结果: PS D:\jiyun\积云\boo3_public> python -u "d:\jiyun\积云\boo3_public\mecab_test.py" 私 ワタクシ ワタクシ 私-代...
積ん読"tagger = MeCab.Tagger() parse = tagger.parse(CONTENT) print(parse) 运行结果: PS D:\jiyun\积云\boo3_public>python -u"d:\jiyun\积云\boo3_public\mecab_test.py"私 ワタクシ ワタクシ 私-代名詞 代名詞0は ワ ハ は 助詞-係助詞 python python python python 名詞-普通名詞-一般0を...
Mecab日语分词和词性解析 随后编写代码test.py: import MeCab CONTENT = "私はpythonを使用して、プログラミングを勉強しています。積ん読" tagger = MeCab.Tagger() parse = tagger.parse(CONTENT) print(parse) 运行结果: PS D:\jiyun\积云\boo3_public> python -u "d:\jiyun\积云\boo3_public...
mecab_tagger = MeCab.Tagger("-Ochasen") # `-Owakati` 只做分词 text = "ご飯を食べましたか" print(mecab_tagger.parse(text)) 输出的结果是: ご飯 ゴハン ご飯 名詞-一般 を ヲ を 助詞-格助詞-一般 食べ タベ 食べる 動詞-自立 一段 連用形まし マシ ます 助動詞 特殊・マス 連用...
# 注意:可能需要先安装MeCab和对应的字典文件 安装SudachiPy: pip install sudachipy # SudachiPy通常不需要额外安装其他依赖 3. 实战演示 使用MeCab进行分词 import MeCab # 初始化MeCab mecab = MeCab.Tagger() # 输入文本 text = "私は猫を愛している。" # 分词并打印结果 print(mecab.parse(text))...
print(parse) 运行结果: PS D:\jiyun\积云\boo3_public> python -u "d:\jiyun\积云\boo3_public\mecab_test.py" 私 ワタクシ ワタクシ 私-代名詞 代名詞0は ワ ハ は 助詞-係助詞 python python python python 名詞-普通名詞-一般0を オ ヲ を 助詞-格助詞 ...
pip install /path/to/mecab_python3-*.whl 示例代码 以下是一个简单的示例,展示如何在Python中使用mecab-python3进行分词: 代码语言:txt 复制 import MeCab # 创建MeCab的Tagger对象 tagger = MeCab.Tagger("-Ochasen") # 输入文本 text = "これはテストです。" # 进行分词 result = tagger.parse(te...
在这个函数中,我们首先创建了一个 MeCab 的解析器,然后通过parseToNode方法将文本分词,并保存这些词到一个列表中。 5. 统计词频 defcount_frequency(words):frequency=Counter(words)# 使用 Counter 统计词频returnfrequency.most_common()# 返回出现频率从高到低的词 ...
我使用了以下命令安装了mecab-python3 pip3 install mecab-python3 然后执行了以下代码: import MeCab text = "天気がいいから、散歩しましょう" mecab_tagger = MeCab.Tagger("-Owakati") print(mecab_tagger.parse(text)) 1. 2. 3.