首页利用Python中文分词组件Jieba实现中文分词利用Python中文分词组件Pynlpir实现中文分词利用Python中文分词组件Pyhanlp实现中文分词利用Python中文分词组件Pyltp实现中文分词

利用Python中文分词组件Jieba实现中文分词利用Python中文分词组件Pynlpir实现中文分词利用Python中文分词组件Pyhanlp实现中文分词利用Python中文分词组件Pyltp实现中文分词

时间: 2024-02-09 20:04:35 浏览: 226

python使用jieba实现中文分词去停用词方法示例

前言 jieba 基于Python的中文分词工具，安装使用非常方便，直接pip即可，2/3都可以，功能强悍，十分推荐。中文分词(Chinese Word Segmentation) 指的是将一个汉字序列切分成一个一个单独的词。分词模块jieba，它是python比较好用的分词模块。待分词的字符串可以是 unicode 或 UTF-8 字符串、GBK 字符串。注意：不建议直接输入 GBK 字符串，可能无法预料地错误解码成 UTF-8 支持三种分词模式 1 精确模式，试图将句子最精确地切开，适合文本分析； 2 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

利用Python中文分词组件Jieba实现中文分词的方法如下： ```python import jieba # 精确模式分词 seg_list = jieba.cut("我来到北京清华大学", cut_all=False) print("精确模式分词结果：", "/".join(seg_list)) # 全模式分词 seg_list = jieba.cut("我来到北京清华大学", cut_all=True) print("全模式分词结果：", "/".join(seg_list)) # 搜索引擎模式分词 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") print("搜索引擎模式分词结果：", "/".join(seg_list)) ``` 输出结果如下： ``` 精确模式分词结果：我/来到/北京/清华大学全模式分词结果：我/来到/北京/清华/清华大学/华大/大学搜索引擎模式分词结果：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 ```

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