python 英语分词_Python实现中英文分词

本文介绍了Python中使用jieba和snownlp库进行中英文分词的方法。通过示例展示了如何进行基本分词操作,以及如何添加新词条。这两个库在自然语言处理中对于提高文本处理和挖掘算法的效果至关重要。

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首先给出昨天文章里最后的小思考题的答案,原文链接为:

既然选择的是不重复的元素,那么试图在[1,100]这样的区间里选择500个元素,当然是不可能的,但是机器不知道这事,就一直尝试,没有精力做别的事了。

今天的话题是分词:Python扩展库jieba和snownlp很好地支持了中文分词,可以使用pip命令进行安装。在自然语言处理领域经常需要对文字进行分词,分词的准确度直接影响了后续文本处理和挖掘算法的最终效果。

>>> import jieba #导入jieba模块

>>> x = '分词的准确度直接影响了后续文本处理和挖掘算法的最终效果。'

>>> jieba.cut(x) #使用默认词库进行分词

>>> list(_)

['分词', '的', '准确度', '直接', '影响', '了', '后续', '文本处理', '和', '挖掘', '算法', '的', '最终', '效果', '。']

>>> list(jieba.cut('纸杯'))

['纸杯']

>>> list(jieba.cut('花纸杯'))

['花', '纸杯']

>>> jieba.add_word('花纸杯') #增加新词条

>>> list(jieba.cut('花纸杯')) #使用新题库进行分词

['花纸杯']

>>> import snownlp 导入snownlp模块

>>> snownlp.SnowNLP('学而时习之,不亦说乎').words

['学而', '时习', '之', ',', '不亦', '说乎']

>>> snownlp.SnowNLP(x).words

['分词', '的', '准确度', '直接', '影响', '了', '后续', '文本', '处理', '和', '挖掘', '

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