用 jieba 分词，计算字符串 s 中的中文词汇个数，不包括中文标点符号。显示输分词后的结果，用”/ ”分隔，以及中文词汇个数。

好的，我可以帮您解决这个问题。以下是实现代码：

import jieba

s = "我爱自然语言处理，你呢？"

# 分词
words = jieba.cut(s)

# 去除标点符号，统计中文词汇个数
count = 0
res = []
for word in words:
    if word.isalpha():
        count += 1
        res.append(word)

# 输出结果
print("/".join(res))
print("中文词汇个数为：", count)

输出结果如下：

我/爱/自然语言/处理/你/呢
中文词汇个数为： 6

希望这个回答能够解决您的问题。

相关问题

1. 请编写代码替换省略号，可修改其他代码，实现下面功能： （1）获取用户输入的一段文本，包含但不限于中文字符、中文标点符号及其他字符； （2）用jieba的精确模式分词，统计分词后中文词语词频，具体为：将字符长度大于等于2的词语及其词频输出，每行一个词语，词语和词频之间用冒号分隔。 示例如下（其中数据仅用于示意）： 输入： 借助平台优势，宣传推广相应产品，并为技术从业者提供更多学习、交流、探讨的机会，从而促进技术交流、企业互通、人才培养，促进技术的发展。 输出： 借助:1 平台:1 优势:1 宣传:1 推广:1 相应:1 产品:1 技术:3 从业者:1 …(略) # 在……上补充一行或多行代码 # import jieba s = input("请输入一个中文字符串，包含逗号和句号：") k=jieba.lcut(s) d1 = {} for i in k: ……

import jieba
s = input("请输入一个中文字符串，包含逗号和句号：")
k = jieba.lcut(s)
d1 = {}
for i in k:
if len(i) >= 2:
d1[i] = d1.get(i, 0) + 1
for key, value in d1.items():
print(key + ':' + str(value))

用python代码实现中文文本分类， 先用jieba分词， 然后用gensim

好的，下面是用python代码实现中文文本分类的示例，先使用jieba分词，然后使用gensim进行主题建模和文本分类：

import jieba
from gensim import corpora, models
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import classification_report

# 读取数据
def read_data(file_path):
    data = []
    labels = []
    with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as f:
        for line in f:
            label, text = line.strip().split('\t')
            data.append(text)
            labels.append(label)
    return data, labels

# 分词和预处理
def preprocess(data):
    texts = []
    for text in data:
        # 分词
        words = jieba.cut(text)
        # 去除停用词和标点符号
        words = [w for w in words if w not in stop_words and w != ' ' and w != '\n']
        texts.append(words)
    return texts

# 构建词典和向量表示
def build_corpus(texts):
    # 构建词典
    dictionary = corpora.Dictionary(texts)
    # 构建向量表示
    corpus = [dictionary.doc2bow(text) for text in texts]
    return dictionary, corpus

# 训练LDA模型
def train_lda_model(corpus, num_topics=10, num_iterations=100):
    lda_model = models.LdaModel(corpus=corpus, num_topics=num_topics, id2word=dictionary, iterations=num_iterations)
    return lda_model

# 将文本转换为主题权重向量
def get_topic_distribution(text, lda_model, dictionary):
    # 将文本转换为向量表示
    vec = dictionary.doc2bow(text)
    # 获取主题权重向量
    topic_distribution = lda_model[vec]
    return topic_distribution

# 将文本转换为主题分布向量
def get_topic_vector(text, lda_model, dictionary, num_topics):
    # 获取主题权重向量
    topic_distribution = get_topic_distribution(text, lda_model, dictionary)
    # 转换为主题分布向量
    topic_vector = [0] * num_topics
    for topic_id, weight in topic_distribution:
        topic_vector[topic_id] = weight
    return topic_vector

# 训练分类器
def train_classifier(X, y):
    # 划分训练集和测试集
    X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
    # 训练分类器
    clf = SVC(kernel='linear')
    clf.fit(X_train, y_train)
    # 在测试集上进行预测
    y_pred = clf.predict(X_test)
    # 输出分类报告
    print(classification_report(y_test, y_pred))
    return clf

# 加载停用词
stop_words = set()
with open('stop_words.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
    for line in f:
        stop_words.add(line.strip())

# 读取数据
data, labels = read_data('data.txt')

# 分词和预处理
texts = preprocess(data)

# 构建词典和向量表示
dictionary, corpus = build_corpus(texts)

# 训练LDA模型
lda_model = train_lda_model(corpus)

# 将文本转换为主题分布向量
X = [get_topic_vector(text, lda_model, dictionary, lda_model.num_topics) for text in texts]

# 训练分类器
clf = train_classifier(X, labels)

在这个示例中，我们先使用jieba对输入的文本进行分词和预处理，然后使用gensim构建词典和向量表示，并训练LDA模型。接着，我们将每个文本转换为主题分布向量，然后使用SVM进行分类，并输出分类报告。需要注意的是，在训练LDA模型时，我们使用了默认的参数，即主题数为10，迭代次数为100。在实际应用中，需要根据具体的情况对这些参数进行调整。