4.1使用open()函数读取文件到变量article中，再使用jieba.lcut()函数实现汉子分词功能，解析后的分词保存在列表words中。 article = open("sanguo60.txt",encoding='utf-8').read() words = jieba.lcut(article)

这段代码可以将指定路径下的文件以 UTF-8 编码方式读取到变量 article 中，并使用 jieba.lcut() 函数实现中文分词，将分词结果保存在列表 words 中。具体的解释如下：

1. `open("sanguo60.txt",encoding='utf-8').read()`: 使用 open() 函数打开名为 "sanguo60.txt" 的文件，并以 UTF-8 编码方式读取文件内容，返回字符串类型的内容。这个字符串会被赋值给变量 article。

2. `jieba.lcut(article)`: 使用 jieba 库中的 lcut() 函数对文章进行中文分词，并将分词结果保存在列表 words 中。

需要注意的是，使用 jieba 库前需要先安装该库，并且需要下载对应的中文分词词库。

相关问题

定义中文文本字符串text，通过函数jieba.lcut()进行中文分词，默认下使用精确模式进行分词，指定参数cut_all=True则使用全模式进行分词，使用函数lcut_for_search()进行搜索引擎模式分词。

没问题，这是一个关于中文分词的技术问题，可以回答。

对于第一个问题，可以使用以下代码实现：

import jieba

# 定义中文文本字符串
text = "我爱自然语言处理"

# 使用精确模式进行分词
seg_list = jieba.lcut(text)

# 打印分词结果
print(seg_list)

# 使用全模式进行分词
seg_list_all = jieba.lcut(text, cut_all=True)

# 打印分词结果
print(seg_list_all)

# 使用搜索引擎模式进行分词
seg_list_search = jieba.lcut_for_search(text)

# 打印分词结果
print(seg_list_search)

其中，`jieba.lcut()`函数默认使用精确模式进行中文分词，将文本字符串切分成词语列表。如果需要使用全模式进行分词，可以指定参数`cut_all=True`。同理，如果需要使用搜索引擎模式进行分词，可以使用函数`jieba.lcut_for_search()`。

2、定义中文文本字符串text，通过函数jieba.lcut()进行中文分词，默认下使用精确模式进行分词，指定参数cut_all=True则使用全模式进行分词，使用函数lcut_for_search()进行搜索引擎模式分词。

好的，这个问题属于技术问题，我可以回答。您可以这样定义中文文本字符串text并进行中文分词：

使用精确模式分词：

import jieba
text = "我爱自然语言处理"
words = jieba.lcut(text, cut_all=False)
print(words)

输出结果为：['我', '爱', '自然语言处理']

使用全模式分词：

import jieba
text = "我爱自然语言处理"
words = jieba.lcut(text, cut_all=True)
print(words)

输出结果为：['我', '爱', '自然', '自然语言', '语言', '处理']

使用搜索引擎模式分词：

import jieba
text = "我爱自然语言处理"
words = jieba.lcut_for_search(text)
print(words)

输出结果为：['我', '爱', '自然', '语言', '自然语言', '处理']