python——jieba分词过程

 1 import jieba
 2 """函数2:分词函数"""
 3 def fenci(training_data):
 4     """-------------------------------------------------------
 5     seg_list = jieba.cut("他来到上海交通大学", cut_all=True)
 6     print("【全模式】:" + "/ ".join(seg_list))
 7     他/ 来到/ 上海交通大学
 8     ----------------------------------------------------------"""
 9     seg_list = jieba.cut(training_data)             # 默认是精确模式
10     training_ci = " ".join(seg_list)                # 空字符串中join加入分词后的词
11     training_ci = training_ci.split()               # 以空格符作为分界线进行分割,保存为list
12     return training_ci
13 training_data="他来到上海交通大学"
14 training_ci=fenci(training_data)
15 print("training_ci1",training_ci)
1 training_ci 他 来到 上海交通大学
2 training_ci [‘他‘, ‘来到‘, ‘上海交通大学‘]

原文地址:https://www.cnblogs.com/fpzs/p/10765561.html

时间: 2024-10-05 05:50:29

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python jieba分词工具

源码地址:https://github.com/fxsjy/jieba 演示地址:http://jiebademo.ap01.aws.af.cm/ 特点 1,支持三种分词模式: a,精确模式,试图将句子最精确地切开,适合文本分析:     b,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:     c,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 安装 1,Python 2.x 下的安

Python自然语言处理学习——jieba分词

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.python.org/pypi/jieba/ ,解压后运行 python setup.py

python结巴(jieba)分词

python结巴(jieba)分词 一.特点 1.支持三种分词模式: (1)精确模式:试图将句子最精确的切开,适合文本分析. (2)全模式:把句子中所有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. (3)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 二.实现 结巴分词的实现原理主要有一下三点:(1)基于Trie树结构实现高效的词图扫描,生成句子中汉字所有可能成词情况所构成的有向无环图(DAG).(2)采用了动态

Python:电商产品评论数据情感分析,jieba分词,LDA模型

本节涉及自然语言处理(NLP),具体涉及文本数据采集.预处理.分词.去停用词.词频分析.LDA主题模型 代码部分 1 # -*- coding: utf-8 -*- 2 """ 3 Created on Mon Oct 1 12:13:11 2018 4 5 @author: Luove 6 """ 7 8 import os 9 import pandas as pd 10 import jieba 11 from gensim import

Python使用jieba分词

# -*- coding: utf-8 -*- # Spyder (python 3.7) import pandas as pd import jieba import jieba.analyse as anls if __name__ == '__main__': data = pd.read_excel(r'空气指数评论.xlsx') # content为excel的列名 opinion_content = data['content'].dropna().values all_word

python jieba 结巴分词报错 AttributeError: 'module' object has no attribute 'cut'

首先这个AttributeError: ‘module’ object has no attribute ‘cut’ 报错的原因是因为有jieba.py这个文件存在,或者jieba这样命名的文件存在,很多新人使用结巴 来分词的时候命名直接为jieba.py,但是其实官方给的教程代码里有import jieba,这样就会引用到你自己这个教程文件jieba.py,而没有引用官方的库,这样自然cut这个方法就没有,所以报错.解决方法:1.不要使用jieba.py来命名你的测试文件.2.你一开始就是用j

python爬虫——京东评论、jieba分词、wordcloud词云统计

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jieba分词的原理

 jieba介绍: 一.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. 二.jieba自带了一个叫做dict.txt的词典, 里面有2万多条词, 包含了词条出现的次数(这个次数是于作者自己基于人民日报语料等资源训练得出来的)和词性. 这个第一条的trie树结构的词图扫描, 说的就是把这2万多条词语, 放到一个

jieba分词的词性标注

号称"做最好的Python中文分词组件"的jieba分词是python语言的一个中文分词包.它的特点有: 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. 支持繁体分词 支持自定义词典 Python 2.x 下的安装 全自动安装:easy_install jieba 或者 pip inst