以下代码：import jieba seg_list = [jieba.lcut(text) for text in new_data] jieba.analyse.set_stop_words('stopwords.txt') # 设置停用词 keywords = [jieba.analyse.extract_tags(text) for text in new_data] # 提取关键词。发生以下错误：odule 'jieba' has no attribute 'analyse'。请对原代码进行修改

抱歉，可能是因为你使用的jieba版本较旧，没有`jieba.analyse`模块。可以尝试使用以下代码：

import jieba
import jieba.analyse

seg_list = [jieba.lcut(text) for text in new_data]

jieba.analyse.set_stop_words('stopwords.txt') # 设置停用词
keywords = [jieba.analyse.extract_tags(text) for text in new_data] # 提取关键词

这样可以确保正确导入`jieba.analyse`模块并使用其中的函数。

相关问题

如何对名为new_data的list类型数据做如下处理：分词：使用中文分词库jieba将文本分成一个个单词。

要使用jieba对new_data中的文本进行分词，可以按以下步骤操作：

1. 导入jieba库：`import jieba`

2. 对new_data中的每个文本进行分词，可以使用列表推导式：

   seg_list = [jieba.lcut(text) for text in new_data]

上述代码使用`jieba.lcut`函数对每个文本进行分词，并将分词结果保存为一个列表。

如果需要去除停用词，可以使用`jieba.analyse`模块中的`set_stop_words`函数设置停用词，并使用`jieba.analyse`模块中的`extract_tags`函数提取关键词。

   jieba.analyse.set_stop_words('stopwords.txt') # 设置停用词
   keywords = [jieba.analyse.extract_tags(text) for text in new_data] # 提取关键词

上述代码首先使用`set_stop_words`函数设置停用词，然后使用`extract_tags`函数对每个文本提取关键词，并将结果保存为一个列表。

jieba的使用步骤

jieba是一个非常流行的中文分词库，它提供了简单易用的API来进行中文文本的词语切分。以下是使用jieba的基本步骤：

1. **安装**:
如果你还没有安装jieba，可以使用pip来安装：

   pip install jieba

2. **导入库**:
在Python脚本中，首先需要导入`jieba`库：

   import jieba

3. **初始化**:
对于精确模式、全模式（搜索引擎模式）或默认的TF-IDF模式，你可以选择不同的分词方法：

   # 精确模式（精确匹配）
   jieba.setLogLevel(logging.INFO)  # 设置日志级别，防止过多信息干扰

   # 全模式（搜索引擎模式，对长词拆分）
   jieba.enable_parallel()  # 启用并行处理以提高速度，注意这需要额外的线程库支持

   # 默认的TF-IDF模式（用于抽取关键词）
   jieba.analyse.set_stop_words('stopwords.txt')  # 加载停用词表

4. **分词**:
使用`lcut()`函数对文本进行词语分割：

   text = "这是一个简单的中文分词示例"
   words = jieba.lcut(text)
   print(words)

输出将会是切割后的词语列表。

5. **词性标注**:
如果需要词性标注，可以使用`posseg`模块：

   from jieba.posseg import posseg as pseg
   seg_list = pseg.cut(text)
   for word, flag in seg_list:
       print("%s %s" % (word, flag))  # flag是词性的标签

6. **保存和加载模型**:
jieba提供了保存和加载词典的功能，这对于处理大量数据或长期项目很有用。通过`jieba.load_userdict()`和`jieba.save_userdict()`来管理自定义词汇。