哈工大分词python(如何用python进行中文分词)

1.如何用python进行中文分词

安装jieba

pip install jieba然后

>>> import jieba

>>> seg_list = jieba.cut("我来到北京清华大学", cut_all=True)

>>> print("Full Mode: " + "/ ".join(seg_list))

Building prefix dict from the default dictionary 。

Dumping model to file cache C:\Users\justin\AppData\Local\Temp\jieba.cache

Loading model cost 0.902 seconds.

Prefix dict has been built succesfully.

Full Mode: 我/ 来到/ 北京/ 清华/ 清华大学/ 华大/ 大学

>>> seg_list = jieba.cut("我来到北京清华大学", cut_all = False)

>>> print("Precise Mode: " + "/".join(seg_list))

Precise Mode: 我/来到/北京/清华大学还有更多的模式和细节,自己去百度吧

哈工大分词器,哈工大分词系统,哈工大分词系统与jieba

2.如何利用Python对中文进行分词处理

python做中文分词处理主要有以下几种:结巴分词、NLTK、THULAC

1、fxsjy/jieba

结巴的标语是:做最好的 Python 中文分词组件,或许从现在来看它没做到最好,但是已经做到了使用的人最多。结巴分词网上的学习资料和使用案例比较多,上手相对比较轻松,速度也比较快。

结巴的优点:

支持三种分词模式

支持繁体分词

支持自定义词典

MIT 授权协议

2、THULAC:一个高效的中文词法分析工具包

前两天我在做有关于共享单车的用户反馈分类,使用jieba分词一直太过零散,分类分不好。后来江兄给我推荐了THULAC: 由清华大学自然语言处理与社会人文计算实验室研制推出的一套中文词法分析工具包 。THULAC的接口文档很详细,简单易上手。

THULAC分词的优点:

能力强。利用规模最大的人工分词和词性标注中文语料库(约含5800万字)训练而成,模型标注能力强大。

准确率高。该工具包在标准数据集Chinese Treebank(CTB5)上分词的F1值可达97.3%,词性标注的F1值可达到92.9%

速度较快。同时进行分词和词性标注速度为300KB/s,每秒可处理约15万字。只进行分词速度达到1.3MB/s,速度比jieba慢

Python 解决中文编码问题基本可以用以下逻辑:

utf8(输入) ——>unicode(处理) ——>(输出)utf8

Python 里面处理的字符都是都是unicode 编码,因此解决编码问题的方法是把输入的文本(无论是什么编码)解码为(decode)unicode编码,然后输出时再编码(encode)成所需编码。

由于处理的一般为txt 文档,所以最简单的方法,是把txt 文档另存为utf-8 编码,然后使用Python 处理的时候解码为unicode(sometexts.decode('utf8')),输出结果回txt 的时候再编码成utf8(直接用str() 函数就可以了)。

分词,哈工大,python

3.如何用python进行中文分词

安装jiebapip install jieba然后>>> import jieba>>> seg_list = jieba.cut("我来到北京清华大学", cut_all=True)>>> print("Full Mode: " + "/ ".join(seg_list))Building prefix dict from the default dictionary 。

Dumping model to file cache C:\Users\justin\AppData\Local\Temp\jieba.cacheLoading model cost 0.902 seconds.Prefix dict has been built succesfully.Full Mode: 我/ 来到/ 北京/ 清华/ 清华大学/ 华大/ 大学>>> seg_list = jieba.cut("我来到北京清华大学", cut_all = False)>>> print("Precise Mode: " + "/".join(seg_list))Precise Mode: 我/来到/北京/清华大学还有更多的模式和细节,自己去百度吧。

4.怎么是用python 语言 使用结巴分词 呢

jieba"结巴"中文分词:做最好的Python中文分词组件 "Jieba" (Chinese for "to stutter") Chinese text segmentation: built to be the best Python Chinese word segmentation module.Scroll down for English documentation.Feature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在线演示/fxsjy/jiebademoPython 2.x 下的安装全自动安装:easy_install jieba 或者 pip install jieba半自动安装:先下载/fxsjy/jieba/tree/jieba3kgit clone /fxsjy/jieba.gitgit checkout jieba3kpython setup.py install结巴分词Java版本作者:piaolingxue 地址:/huaban/jieba-analysisAlgorithm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)采用了动态规划查找最大概率路径, 找出基于词频的最大切分组合对于未登录词,采用了基于汉字成词能力的HMM模型,使用了Viterbi算法功能 1):分词jieba.cut方法接受两个输入参数: 1) 第一个参数为需要分词的字符串 2)cut_all参数用来控制是否采用全模式jieba.cut_for_search方法接受一个参数:需要分词的字符串,该方法适合用于搜索引擎构建倒排索引的分词,粒度比较细注意:待分词的字符串可以是gbk字符串、utf-8字符串或者unicodejieba.cut以及jieba.cut_for_search返回的结构都是一个可迭代的generator,可以使用for循环来获得分词后得到的每一个词语(unicode),也可以用list(jieba.cut(。))转化为list代码示例( 分词 )#encoding=utf-8import jiebaseg_list = jieba.cut("我来到北京清华大学", cut_all=True)print "Full Mode:", "/ ".join(seg_list) # 全模式seg_list = jieba.cut("我来到北京清华大学", cut_all=False)print "Default Mode:", "/ ".join(seg_list) # 精确模式seg_list = jieba.cut("他来到了网易杭研大厦") # 默认是精确模式print ", ".join(seg_list)seg_list = jieba.cut_for_search("小明硕士毕业于中国科学院计算所,后在日本京都大学深造") # 搜索引擎模式print ", ".join(seg_list)Output:【全模式】: 我/ 来到/ 北京/ 清华/ 清华大学/ 华大/ 大学【精确模式】: 我/ 来到/ 北京/ 清华大学【新词识别】:他, 来到, 了, 网易, 杭研, 大厦 (此处,“杭研”并没有在词典中,但是也被Viterbi算法识别出来了)【搜索引擎模式】: 小明, 硕士, 毕业, 于, 中国, 科学, 学院, 科学院, 中国科学院, 计算, 计算所, 后, 在, 日本, 京都, 大学, 日本京都大学, 深造功能 2) :添加自定义词典开发者可以指定自己自定义的词典,以便包含jieba词库里没有的词。

虽然jieba有新词识别能力,但是自行添加新词可以保证更高的正确率用法: jieba.load_userdict(file_name) # file_name为自定义词典的路径词典格式和dict.txt一样,一个词占一行;每一行分三部分,一部分为词语,另一部分为词频,最后为词性(可省略),用空格隔开范例:之前: 李小福 / 是 / 创新 / 办 / 主任 / 也 / 是 / 云 / 计算 / 方面 / 的 / 专家 /加载自定义词库后: 李小福 / 是 / 创新办 / 主任 / 也 / 是 / 云计算 / 方面 / 的 / 专家 /自定义词典:/fxsjy/jieba/blob/master/test/userdict.txt用法示例:/fxsjy/jieba/blob/master/test/test_userdict.py"通过用户自定义词典来增强歧义纠错能力" --- /fxsjy/jieba/issues/14功能 3) :关键词提取jieba.analyse.extract_tags(sentence,topK) #需要先import jieba.analysesetence为待提取的文本topK为返回几个TF/IDF权重最大的关键词,默认值为20代码示例 (关键词提取)/fxsjy/jieba/blob/master/test/extract_tags.py功能 4) : 词性标注标注句子分词后每个词的词性,采用和ictclas兼容的标记法用法示例>>> import jieba.posseg as pseg>>> words = pseg.cut("我爱北京天安门")>>> for w in words:。 print w.word, w.flag。

我 r爱 v北京 ns天安门 ns功能 5) : 并行分词原理:将目标文本按行分隔后,把各行文本分配到多个python进程并行分词,然后归并结果,从而获得分词速度的可观提升基于python自带的multiprocessing模块,目前暂不支持windows用法:jieba.enable_parallel(4) # 开启并行分词模式,参数为并行进程数jieba.disable_parallel() # 关闭并行分词模式例子: /fxsjy/jieba/blob/master/test/parallel/test_file.py实验结果:在4核3.4GHz Linux机器上,对金庸全集进行精确分词,获得了1MB/s的速度,是单进程版的3.3倍。功能 6) : Tokenize:返回词语在原文的起始位置。

哈工大分词python

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