Python实现中文分词系统

本文介绍了使用Python基于规则的方法实现中文分词系统,包括加载词典、自定义词典和分词过程,借助jieba库提高分词准确性。

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中文分词是自然语言处理中的一个重要任务,其主要目的是将一段中文文本切分成一个一个有意义的词语。本文将介绍如何使用Python实现一个简单的中文分词系统。

  1. 分词算法

中文分词算法主要有基于规则的方法和基于统计的方法。规则方法是指利用人工制定的规则对文本进行分词,优点是准确率较高,缺点是需要大量的人工工作;统计方法是指利用机器学习的方法对大量的文本进行学习,从而得到一个分词模型,优点是对大规模文本处理效果较好,缺点是对新词和歧义词的处理效果较差。在本文中,我们将使用基于规则的方法实现中文分词。

  1. 实现过程

2.1 加载词典

中文分词需要一个词典文件,其中包含了中文词语及其对应的词性等信息。在本文中,我们使用jieba库内置的词典文件,代码如下:

import jieba

jieba.set_dictionary('jieba_dict/dict.txt.big')

2.2 分词

有了词典文件,我们就可以使用jieba库进行中文分词了。代码如下:

import jieba

# 加载词典
jieba.set_dictionary('jieba_dict/dict.txt.big')

# 分词
text = '今天天气真好'
seg_list = jieba.cu
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