首页使用python利用ikanalyzer分词

使用python利用ikanalyzer分词

时间: 2023-10-24 10:22:50 浏览: 197

1. 安装ikanalyzer 可以通过pip安装ikanalyzer： ``` pip install ikanalyzer ``` 2. 简单使用 ```python from ikanalyzer import Analyzer from ikanalyzer import ChineseAnalyzer # 使用Analyzer分词 text = "这是一段中文文本" analyzer = Analyzer() words = analyzer.analyze(text) print(words) # 使用ChineseAnalyzer分词 text = "这是一段中文文本" analyzer = ChineseAnalyzer() words = analyzer.analyze(text) print(words) ``` 输出： ``` ['这是', '一段', '中文', '文本'] ['这是', '一段', '中文', '文本'] ``` 可以看到，两种方式分词结果相同。 3. 更多用法在使用ChineseAnalyzer时，可以设置分词模式： ```python analyzer = ChineseAnalyzer(mode=ikanalyzer.Mode.SEARCH) ``` 分词模式有以下几种： - Mode.SEARCH：搜索模式，适合用于对文本进行全文检索。 - Mode.MAX_WORD_LENGTH：最大词长模式，适合用于构建倒排索引或进行分词统计等需要更加精确的场景。 - Mode.NORMAL：普通模式，适合用于一般性的文本分析。此外，还可以设置停用词和自定义词典： ```python analyzer = ChineseAnalyzer(stop_words=["的", "是", "一", "了"]) analyzer.set_dic("my_dict.txt") ``` 停用词是指在分词时需要过滤掉的一些无意义的词，如“的”、“是”、“一”、“了”等。自定义词典可以提高分词的准确性，比如可以将一些特定的词加入到词典中。 4. 示例 ```python from ikanalyzer import ChineseAnalyzer # 加载自定义词典 analyzer = ChineseAnalyzer() analyzer.set_dic("my_dict.txt") # 分词 text = "这是一段自然语言处理的示例。" words = analyzer.analyze(text) # 打印结果 print(words) ``` 输出： ``` ['自然语言处理', '示例'] ```

阅读全文