NLP------------结巴分词各种类型代码实操

基于python的自然语言处理NLP详细教程(一) 写在前面 ——本文关于自然语言处理的内容: 1.相关第三包的准备 2.获取语料库及停用词信息 3.分词 4.词频统计 5.去停用词 6.基于TF-IDF理论、词袋模型等的文本向量化处理 7.机器学习、情感分析 8.简单可视化 一、相关第三方包的准备 关于NLP部分的包主要是分词部分的包和可视化部分的包,机器学习部分我主要就用sk-learn了。 分词部分: 将语料库进行分词并去掉停用词,可以使用的... 阅读详情
import jieba


"""
精准模式分词:
    试图及那个句子最精准的切开,适合文本分析   
"""
strp = "科学家"
content = "我是谁我在那美丽你好这个东西是什么东西我怎么不知道这俄格东西是哪里的东西呢"
jieba.cut(strp,cut_all=False)
# 若需要直接返回列表内容,使用jieba.lcut即可
str_list = jieba.lcut(strp,cut_all = False)
print(str_list)

"""
全模式分词:
    把句子中所有的可以成词的词语都扫描出来,速度非常快,但是不能消费歧义
"""
strp = "科学家"
jieba.cut(strp,cut_all=True)
str_list_02 = jieba.lcut(strp,cut_all = True)
print(str_list_02)

"""
搜素引擎模式分词:
    在精准模式的基础上,对长词再次切分,提高召回率,适合用于搜素引擎分词
"""
jieba.cut_for_search(content)
str_list_03 = jieba.lcut_for_search(strp)
print(str_list_03)

"""
中文繁体分词:
    针对中国香港,台湾地区的繁体文本进行分词
"""
content = "百論及十二門論選你们大日經選"
str_list_04 = jieba.lcut(content)
print(str_list_04)

"""
使用用户自定义词典:
    添加自定义词典后,jieba能够准确识别词典中出现的词汇,提升整体的识别准确率,
    词典格式:每一行分为三部分:词语,词频,词性,用空格隔开,顺序不可颠倒
    云计算 5 n
    大数据 1 nz
    人工智能 5 eng
    大雁塔 3 nz
    生态湖 100
"""
jieba.load_userdict("./userdict.txt")
str_list_05 =jieba.lcut("在大雁塔北部的生态湖内召开人才技术学说会,会议纪要用人工智能把大数据技术在云计算上提高几个百分点")
print(str_list_05)
《NLP汉语自然语言处理原理与实践》第一章 规则派还是统计派: 1.规则派:以语言学理论为基础,根据语言学家对语言现象的认识,采用规则形式描述或解释歧义行为或歧义特性。规则派首先要对大量的语言现象进行研究,归纳出一系列的语言规则。然后再形成一套复杂的规则集----语言分析或生产系统,对自然语言进行分析处理。 2.统计派:以基于语料库的统计分析为基础的经验主义方法,该方法更注重用数学,从能代表自然语言规律的大规模真实文本中发现知识 阅读详情

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