结巴分词流程图

最新推荐文章于 2021-03-01 16:41:05 发布
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博客可能围绕结巴流程展开，以流程图形式呈现相关内容，但因内容缺失，具体流程信息不明。
jieba分词实现原理（C++版 + python篇）（二）
满腹的小不甘
12-06 1006
jieba分词_满腹的小不甘-优快云博客地址：https://github.com/fxsjy/jieba特点支持四种分词模式：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。paddle模式：利用PaddlePaddle深度学习框架，训练序列标注（双向GRU）网络模型实现分词。同时支持词性标注。paddle模式使用需安装paddlepaddl
jieba分词原理
yaohaishen的专栏
03-15 4481
转自： 作者：尘嚣看客 链接：https://www.jianshu.com/p/2cccb07d9a4e 来源：简书 引言 “结巴”分词是一个Python 中文分词组件，参见https://github.com/fxsjy/jieba 可以对中文文本进行分词、词性标注、关键词抽取等功能，并且支持自定义词典。 本文包括以下内容： 1、jieba分词包的安装 2、jieba分词的使用教程 3、jieba分词的工作原理与工作流程 4、jieba分词所涉及到的HMM、TextRank、TF-IDF等算法介
jieba分词流程及部分源码解读（一）
Jameslvt的博客
07-19 3010
首先我们来看一下jieba分词的流程图： 结巴中文分词简介    1）支持三种分词模式： 精确模式：将句子最精确的分开，适合文本分析 全模式：句子中所有可以成词的词语都扫描出来，速度快，不能解决歧义 搜索引擎模式：在精确的基础上，对长词再次切分，提高召回    2）支持繁体分词    3）支持自定义词典    4）基于Trie树结构实现高效的词图扫描，生成句子汉字所有可能成词情...
结巴分词基本流程
chang___hong的专栏
09-19 1047
1.加载自定义词典 jieba.load_userdict(file_name) 2.调整词典： 使用add_word(word, freq = None, tag = None)和del_word(word)可在程序中动态修改词典。 使用suggest_freq(segment, tune = True)可调节单个词语的词频，使其能（或不能）被分出来 3.分词 cut(),lcut(),cut_...
一、（4） 结巴分词词性提取
python
05-15 7399
※ 结巴分词词性提取 代码如下： # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Tue May 14 14:45:01 2019 @author: sun """ import jieba.posseg as psg import codecs # 建立结果保存路径 result = codecs.open("带词性的分词结果.txt", 'w', 'utf-8...
Simple: SQLite3 结巴分词插件
chashulaoshi的博客
02-21 848
一年前开发 simple 分词器，实现了微信在两篇文章中描述的，基于 SQLite 支持中文和拼音的搜索方案。具体背景参见这篇文章。项目发布后受到了一些朋友的关注，后续也发布了一些改进，提升了项目易用性。 最近重新体验微信客户端搜索功能，发现对于中文的搜索已经不是基于单字命中，而是更精准的基于词组。比如搜索“法国”，之前如果句子中有“法”和“国”两个字时也会命中，所以如果一句话里包含“国法”就会被命中，但是这跟“法国”没有任何关系。 本文描述对 simple 分词器添加的基于词组命中的实现，从而实现更好的查
给一个结巴分词词云图所有制作过程的案例
最新发布
03-19
以下是一个完整的 **结巴分词+词云图制作案例**，包含 **数据准备、分词处理、停用词过滤、词云生成** 全流程： --- ### **案例目标** 将一篇中文文章（示例使用《红楼梦》片段）进行分词，生成词云图，并保存为...
python结巴分词去掉停用词、标点符号、虚词_NLP自然语言处理入门-- 文本预处理Pre-processing...
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weixin_34696006的博客
02-04 1万+
引言自然语言处理NLP(nature language processing)，顾名思义，就是使用计算机对语言文字进行处理的相关技术以及应用。在对文本做数据分析时，我们一大半的时间都会花在文本预处理上，而中文和英文的预处理流程稍有不同，本文就对中、英文文本挖掘的常用的NLP的文本预处技术做一个总结。文章内容主要按下图流程讲解： 1.中英文文本预处理的特点中英文的文本预处理大体流程如上图，但是还是有...
中文分词在matlab中的应用及结巴分词库实现
本文的资源包括了结巴分词词库的字典文件wordscut.m和一个包含结巴分词结果的excel文件jiebawords.xlsx，为用户提供了从基本分词到结果输出的完整流程。" 详细知识点说明如下： 1. 中文分词基础 中文分词是中文...
基于HanLP对地址字符串分词流程图.eddx
11-17
基于HanLP对地址字符串分词流程图.eddx
学习笔记——结巴分词
weixin_44467105的博客
01-02 394
一.前言 结巴分词是一种文本领域常用的分词方法，目前已经在github上开源。其主要利用统计词典和当前文本，来推出前缀词典。基于前缀词典来构造一个前缀树，利用前缀树可以构造出有向无环图。最后通过动态规划算法，来计算得到最大概率路径，从而推出最终的切分形式。 二.分词步骤 以‘去北京大学玩’这个句子为例 1.统计词典：分别为词和对应的词频 北京大学 1200 北京 30000 大学 3500 去 12550 玩 3000 北 60000 京 45000 大 300
JAVA中文分词流程图_中文分词4：Jieba DAG有向无环图分词
weixin_39901077的博客
03-01 602
jieba分词用到了DAG分词法。在此介绍其原理：jieba分词流程图第一步：分句通过正则表达式,将文章内容切分,形成一个句子数组,这个比较好理解第二步：构建DAG词图下述程序其实是找以每个字为开头的成词位置，即构造出句子的有向无环图(DAG)，就是一个字典。构建DAG对句子中的每个字进行分析，从该字右边一位开始,看sentence[k:i+1]这个词语是否在预设的字典中，这个字典保存了常用的词语...
jieba分词流程及算法学习
u011865919的博客
07-15 8021
目录jieba特点算法jieba分词流程图Trie 树建立 DAG 词图分词 DAG 代码实现计算全局概率Route ，基于词频最大切分组合隐马尔可夫HMM 算法引用 jieba Python 中文分词库： github: https://github.com/fxsjy/jieba 特点 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...
结巴分词安装教程
qq_36890370的博客
03-26 7307
一、pip安装 注：pip是python自带的（没有安装过python的同学可以先安装python） 1、pip添加源（已经添加过的请忽略此步骤） windows下在个人用户目录下（c:\users\[自己的电脑用户名]\）下新建文件夹 pip，再新建文件pip.ini ( ini后缀为配置文件类型 )在ini文件中配置源地址 ...
jieba中文分词库
m0_46983541的博客
04-28 1608
jieba中文分词库 一、jieba概述： （1）对中文文本进行分词操作，产生包含产生词语的列表，是优秀的中文分词第三方库； （2）jieba是第三方库，需要额外安装； 二、jieba第三方库的安装： 在“cmd命令行”输入“pip install jieba”,IDLE自带“pip”联网下载第三方库。 三、jieba三种主要的函数： jieba.add_word(w):是用户自定义添加名词对。...
python分词结巴分词的安装使用_结巴分词安装_Python语言工具使用指南
weixin_39999116的博客
12-22 288
结巴分词是Python语言中最流行的一个分词工具，在自然语言处理等场景被广泛使用。因为GitHub写的文档太啰嗦，所以整理了一个简版的入门使用指南，看完可直接上手安装pip install jieba简单分词import jiebaresult = jieba.cut("我爱中国北京大学")for word in result:print(word)输出我爱中国北京大学句子切分成了5个词组。全模式...
词云图python代码结巴分词
03-19
好的，下面是关于如何利用Python生成词云图，并结合结巴分词进行文本处理的介绍： 在Python中可以借助`wordcloud`库来绘制词云图。如果需要对中文文本进行更精确的分析，则通常会先用结巴分词(`jieba`)将文本分割成单独的词语。 以下是简单的步骤说明以及代码示例: ### 步骤1: 安装依赖库 首先你需要安装必要的库：`matplotlib`, `wordcloud`, 和 `jieba`. 可以通过pip命令完成： ```bash pip install matplotlib wordcloud jieba ``` ### 步骤2: 编写代码 接下来是一段基础的例子展示如何读取一段文字并生成对应的词云图像。 #### 示例代码: ```python import jieba from wordcloud import WordCloud import matplotlib.pyplot as plt # 假设有一个字符串形式的文本数据 text = "这是一篇用于演示如何制作中文词云的文章" # 使用jieba.lcut()函数对输入文本进行断句和分词操作 seg_list = jieba.lcut(text) # 将结果列表转换为空格连接的一串字符，方便后续处理 result_text = ' '.join(seg_list) # 设置WordCloud参数 (你可以根据需求调整font_path等其他选项) wc = WordCloud(font_path='/System/Library/Fonts/PingFang.ttc', # 这里替换为你本地字体路径 width=800, height=400, background_color='white').generate(result_text) # 显示图片 plt.figure(figsize=(15, 7)) plt.imshow(wc, interpolation="bilinear") plt.axis('off') # 关闭坐标轴显示 plt.show() ``` 上述代码片段解释了从加载文本、分词到最终渲染出词云图的基本流程。注意其中指定了一个合适的中文字体文件以确保中文能够正常显示。如果你的操作系统不是MacOS，可能需要下载相应的ttf/ttc格式字体文件，并将其完整路径赋值给`font_path`. ---
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