Python自然语言处理之jieba分词

最新推荐文章于 2024-06-25 11:51:19 发布
最新推荐文章于 2024-06-25 11:51:19 发布
阅读量593 收藏
点赞数
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： python
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_23953717/article/details/80079936
本文介绍jieba分词器的基本用法，包括不同模式下的分词方法如cut和cut_for_search，以及如何利用tf-idf提取关键词。此外还提到了在服务器环境下对大量文本进行处理的方法。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

1、函数及用法

jieba.cut 方法接受三个输入参数:

  • 需要分词的字符串
  • cut_all 参数用来控制是否采用全模式
  • HMM 参数用来控制是否使用 HMM 模型

jieba.cut_for_search 方法接受两个参数

  • 需要分词的字符串
  • 是否使用 HMM 模型。

jieba.lcut以及jieba.lcut_for_search直接返回 list:




利用tf-idf来提取关键词和文本的tags：



另外，对于大量文本处理，在服务器，可以用命令行：


python自然语言处理—中文分词技术
weixin_38477351的博客
11-04 1007
中文分词技术 一、中文分词简介 1、什么是词？ 英文定义：单词本身就是 "词"的表达，一篇英文文章就是 "单词"加分隔符（空格）来表示的。 中文定义：在汉语中，词以字为基本单位，但是一篇文章的语义表达却仍然是以词来划分的。 2、中文分词 在处理中文文本时，需要进行分词处理，将句子转化为词的表示。 这个...
Python自然语言处理学习——jieba分词
weixin_33877885的博客
01-18 405
jieba——“结巴”中文分词是sunjunyi开发的一款Python中文分词组件，可以在Github上查看jieba项目。 要使用jieba中文分词，首先需要安装jieba中文分词，作者给出了如下的安装方法： 1.全自动安装：easy_install jieba 或者 pip install jieba / pip3 install jieba 2.半自动安装：先下载 http://pypi.p...
python自然语言处理 分词_Python自然语言处理(一)--利用NLTK自带方法完成NLP基本任务...
weixin_39999025的博客
11-29 343
NLTK是Python很强大的第三方库，可以很方便的完成很多自然语言处理（NLP）的任务，包括分词、词性标注、命名实体识别（NER）及句法分析。下面介绍如何利用NLTK快速完成NLP基本任务一、NLTK进行分词用到的函数：nltk.sent_tokenize(text) #对文本按照句子进行分割nltk.word_tokenize(sent) #对句子进行分词二、NLTK进行词性标注用到的函数：n...
python自然语言处理 分词_Python 自然语言处理（基于jieba分词和NLTK）
weixin_39869043的博客
12-01 378
Python 自然语言处理(基于jieba分词和NLTK)发布时间：2018-05-11 11:39,浏览次数：1038, 标签：PythonjiebaNLTK----------欢迎加入学习交流QQ群：657341423自然语言处理是人工智能的类别之一。自然语言处理主要有那些功能？我们以百度AI为例从上述的例子可以看到，自然语言处理最基本的功能是词法分析，词法分析的功能主要有：* 分词分句* 词...
Python 自然语言处理笔记（二）—— 中文分词
dick的博客
03-20 915
自然语言处理——中文分词 数据集与代码都放在了GitHub仓库 正向最大匹配算法 正向最大匹配FMM算法思想 假定词典中最长的单词长度为m，从左至右取待分词的前m个字符串作为匹配 字段。 查找字典，如果字典中存在和匹配字段相同的词语，则匹配成功，否则去掉匹 配字段的最后一个字符重新匹配 重复以上过程直到匹配全部完成 要求： 使用正向最大匹配算法，利用给定的数据：字典文件corpus.dict....
Python 自然语言处理（1）中文分词技术
weixin_30836759的博客
12-16 380
中文分词技术 中文自动分词可主要归纳为“规则分词”“统计分词”和“混合分词”，规则分词主要是通过人工设立词库，按照一定方式进行匹配切分，实现简单高效，但对新词很难进行处理，统计分词能够较好应对新词发现能特殊场景，但太过于依赖语料的质量，因此实践中多是采用两者的结合，即混合分词。 1.1 规则分词 基于规则的分词是一种机械分词方法，主要是通过维护词典，在切分语句时，将语句的每个字符串与词表中的...
Python与自然语言处理——中文分词（二）
wk19951125的博客
03-29 2430
Python与自然语言处理——中文分词中文分词技术（二）Jieba安装与介绍Jieba的三种分词模式高频词提取数据与代码参考文献 中文分词技术（二） 前面介绍几种基本常用的中文分词技术，下面我们介绍一个中文分词的工具。 Jieba 安装与介绍 介绍 结合了基于规则和基于统计两种方法； 是一个开源框架，提供了许多在分词之上的算法； 安装 pip install jieba Jieba的...
python自然语言处理 jieba分词处理
sinat_32651363的博客
01-25 705
自然语言NLP处理之一jieba分词 需要自行安装jieba模块，通常使用pip install jeiba即可安装，体验分词就是那么简单。 #!/usr/bin/env python # encoding: utf-8 """ @version: v1.0 @author: W_H_J @license: Apache Licence @contact: 41590061
自然语言处理 jieba
百般回首曾经的相遇，留下的只是一缕残忆
07-14 563
自然语言处理 jieba
python之jieba分词库使用
专注于Python编程技术的分享与交流，致力于帮助开发者提升编程技能，解决实际问题，探索Python的无限可能。
06-25 2万+
jieba库是一款开源的中文分词工具，能够将中文文本切分成词语。使用和可在程序中动态修改词典。如果有一个包含自定义词语的文件，可以使用方法加载该文件，并将其中的词语加入到词典中。本教程介绍了Python中jieba库的基本使用方法和常用功能，包括分词基础、自定义词典、关键词提取、词性标注、并行分词和Tokenize接口。通过学习和掌握这些功能，你可以在中文文本处理中灵活应用jieba库，实现有效的分词、关键词提取和词性标注等任务。
Python Jieba中文分词工具实现分词功能
xl168199的专栏
03-10 7028
程序功能及简介：安装和测试Python下的中文分词工具 开发时间：2019年3月10 开发时长：0.5个工作日。 开发要求及分析： 在Python下可以采用的较好的中文分词工具是结巴中文分词和中科院的分词系统，现就Jieba中文分词使用功能做一些探究。 一、操作步骤： 1、 安装结巴中文分词工具 在32位，Windows7 ，Pycharm，Anaconda下安装最新的结巴中...
Python：Python 中 jieba 库的使用（中文分词）
Chnyac的博客
05-12 3022
一、说明：    1、支持三种分词模式：             精确模式，试图将句子最精确地切开，适合文本分析；             全模式，把句子中所有的可以成词的词语都扫描出来, 速度非常快，但是不能解决歧义；             搜索引擎模式，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。    2、支持繁体分词    3、支持自定义词典    4、MIT ...
利用Python实现简单的分词处理
urhero的专栏
05-20 530
Python有很多分词工具可以使用，其中最常用的是使用jieba库进行中文分词处理。表示是否使用全模式进行分词（即将文本中所有可能的词语都进行分词），这里使用了精确模式。使用jieba库完成简单的中文分词以后，就可以在此基础上进行下一步的语义分析工作。函数进行分词，第一个参数是待分词的文本，第二个参数。函数返回的是一个可迭代对象，可以使用。这里使用了jieba库的。循环遍历获取分词结果。
Python中文分词jieba.lcut()函数
热门推荐
liujingwei8610的专栏
12-07 4万+
选择题 以下代码的输出结果是？ import jieba str="中国是一个伟大的国家" jieba.lcut(str) 选项： A. ['中国是一个伟大的国家'] B. ['中国', '是', '一个', '伟大', '的', '国家'] C. ['中国', '国是', '一个', '伟大', '的', '国家'] D. '中国是一个伟大的国家' 问题解析 1.jieba是python中的中文分词第三方库，可以将中文的文本通过分词获得单个词语，返回类型为列表类型。 2.jieba
Python自然语言处理第三章 - 详解一个简单的分词方法
渐渐遗忘的记忆
03-10 947
有些语言的书写系统，由于没有词边界的可视表示这一事实，使得文本分词变得更加困难。 这里介绍一种简单的分词方法。一，分词问题描述对以下没有明显词边界的句子进行分词： doyouseethekitty seethedoggy doyoulikethekitty likethedoggy 遇到的第一个挑战仅仅是表示这个问题：我们需要找到一种方法来分开文本内容与分词 标志。 我们可以给每个字符标注一个
jieba分词
蔡文彬的博客
07-18 381
pip install jieba 或者 github链接：[https://github.com/fxsjy/jieba](https://github.com/fxsjy/jieba) 利用jieba,pandas等进行数据分析https://www.jianshu.com/p/c77dab17fbd4 精确模式：试图将句子最精确地切开，适合文本分析； 全模式：把句子中所有的可以成词的词语都...
使用Python进行文本处理，替换，分词
最新发布
木头大左的博客
06-25 342
哈喽，大家好，我是木头左！文本处理是自然语言处理（NLP）的一个重要分支，主要研究如何从原始文本中提取有价值的信息。文本处理的应用非常广泛，如情感分析、关键词提取、文本分类等。通过文本处理，可以更好地理解和利用大量的文本数据，从而为的生活和工作带来便利。
初学Python杂记——对文本进行分词
weixin_44995401的博客
04-15 3129
利用split()的两种方法 （1）直接利用split()函数 vstring = "人生苦短，我用python！" vstr = vstring.split('，') # 分词符号仅设置为“，” print(vstr) print(len(vstr)) vstr = vstring.split('，！') # 分词符号设置为“，”和“！” print(vstr) print(len(vstr)) 输出结果如下所示： ['人生苦短', '我用python！'] 2 ['人生苦短，我用pytho
Python分词介绍
Dxy1239310216的博客
01-12 755
通过本文的介绍，你应该已经了解了Python中的jieba分词库。它是一个功能强大、易于使用的中文分词工具，适用于各种自然语言处理任务。使用jieba分词可以帮助你更好地理解和处理中文文本数据，为后续的分析和挖掘工作打下坚实的基础。
Python自然语言处理基础教程及实战案例
使用Python进行自然语言处理，可以借助于诸如NLTK（Natural Language Toolkit）、jieba、spaCy等专门用于处理文本的库，它们提供了丰富的接口，简化了诸如分词、词性标注、句法分析、语义分析等复杂任务的实现。...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

ITIRONMAN

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付：¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足，请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值