通過Python的jieba庫對文本進行分詞
一、jieba庫是什么?
Python的jieba庫是一個中文分詞工具,它可以將一段中文文本分割成一個一個的詞語,方便后續(xù)的自然語言處理任務(wù),如文本分類、情感分析等。jieba庫使用了基于前綴詞典的分詞方法,能夠處理中文的各種復(fù)雜情況,如歧義詞、新詞等。它還提供了多種分詞模式,如精確模式、全模式、搜索引擎模式等,以適應(yīng)不同場景的需求。此外,jieba庫還支持用戶自定義詞典,使得分詞結(jié)果更加準(zhǔn)確。
二、安裝jieba庫
pip install jieba
查看jieba版本
pip show jieba
Name: jieba
Version: 0.42.1
Summary: Chinese Words Segmentation Utilities
Home-page: https://github.com/fxsjy/jieba
Author: Sun, Junyi
Author-email: ccnusjy@gmail.com
License: MIT
Requires:
Required-by:
四、使用方法
1.引入庫
import jieba
2.定義需要分詞的文本
text = "我愛發(fā)動態(tài),我喜歡使用搜索引擎模式進行分詞"
3.使用分詞模式進行分詞
3.1精確模式(默認)
試圖將句子最精確地切開,適合文本分析。
seg_list = jieba.cut(text)
3.2全模式
把句子中所有的可能成詞的詞語都掃描出來,速度很快,但是不能解決歧義。
seg_list = jieba.cut(text, cut_all=True)
3.3搜索引擎模式
在精確模式的基礎(chǔ)上,對長詞再次切分,提高召回率,適合用于搜索引擎分詞。
seg_list = jieba.cut_for_search(text)
4.將分詞結(jié)果轉(zhuǎn)換為列表
word_list = list(seg_list)
5.打印分詞結(jié)果
print(word_list)
6.分詞效果對比
6.1精確模式(默認)
['我愛發(fā)', '動態(tài)', ',', '我', '喜歡', '使用', '搜索引擎', '模式', '進行', '分詞']
6.2全模式
['我', '愛', '發(fā)動', '動態(tài)', ',', '我', '喜歡', '使用', '搜索', '搜索引擎', '索引', '引擎', '模式', '進行', '分詞']
6.3搜索引擎模式
['我愛發(fā)', '動態(tài)', ',', '我', '喜歡', '使用', '搜索', '索引', '引擎', '搜索引擎', '模式', '進行', '分詞']
到此這篇關(guān)于通過Python的jieba庫對文本進行分詞的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Python jieba庫文本分詞內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家!
相關(guān)文章
python中的單下劃線與雙下劃線以及絕對導(dǎo)入與相對導(dǎo)入
這篇文章主要介紹了python中的單下劃線與雙下劃線以及絕對導(dǎo)入與相對導(dǎo)入說明,具有很好的參考價值,希望對大家有所幫助。如有錯誤或未考慮完全的地方,望不吝賜教2022-11-11python?flask項目打包成docker鏡像發(fā)布的過程
這篇文章主要介紹了python?flask項目打包成docker鏡像發(fā)布,本文通過實例代碼給大家介紹的非常詳細,對大家的學(xué)習(xí)或工作具有一定的參考借鑒價值,需要的朋友可以參考下2023-03-03Python實現(xiàn)圖片轉(zhuǎn)字符畫的示例代碼
本篇文章主要介紹了Python實現(xiàn)圖片轉(zhuǎn)字符畫的示例代碼,小編覺得挺不錯的,現(xiàn)在分享給大家,也給大家做個參考。一起跟隨小編過來看看吧2017-08-08在tensorflow中設(shè)置保存checkpoint的最大數(shù)量實例
今天小編就為大家分享一篇在tensorflow中設(shè)置保存checkpoint的最大數(shù)量實例,具有很好的參考價值,希望對大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧2020-01-01