python不使用库进行分词提取

如果不使用分词库进行分词，可以使用一些基本的文本处理和正则表达式操作。以下是一种简单的分词方法：

1. 定义一个函数，将文本分成单个字的列表

def text_split(text):
    return [char for char in text]

2. 对于中文文本，可以使用正则表达式提取汉字

import re

def text_split(text):
    pattern = re.compile(r'[\u4e00-\u9fa5]')
    return pattern.findall(text)

其中[\u4e00-\u9fa5]表示Unicode中汉字的范围。

3. 对于英文文本，可以使用正则表达式提取单词

def text_split(text):
    pattern = re.compile(r'\b\w+\b')
    return pattern.findall(text)

其中\b表示单词边界，\w表示字母或数字，+表示匹配一个或多个字母或数字。

以上是一些基本的文本处理方法，但是使用分词库可以提高分词的准确率和效率。

相关问题

python实现分词提取

Python中有许多分词提取的库可以使用，比如jieba、NLTK、spaCy等。其中，jieba是最常用的中文分词库，NLTK和spaCy则是英文分词库。以下是使用jieba进行中文分词的示例代码：

1. 安装jieba库

pip install jieba

2. 导入jieba库

import jieba

3. 对文本进行分词

text = "我爱自然语言处理"
seg_list = jieba.cut(text, cut_all=False)
print(" ".join(seg_list))

输出结果为：我 爱 自然语言处理

其中，jieba.cut()函数中的第一个参数为要进行分词的文本，第二个参数cut_all为分词模式，可选True或False，默认为False，表示精确模式。最后通过join()函数将分词结果拼接为字符串输出。

python影评分词和特征提取

以下是Python影评分词和特征提取的例子：

1.分词

import jieba
# 读取文件内容
with open('movie_review.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
    content = f.read()

# 切词
words = jieba.cut(content)

# 输出分词结果
print('/'.join(words))

2.特征提取

import jieba.analyse

# 读取文件内容
with open('movie_review.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
    content = f.read()

# 提取关键词
keywords = jieba.analyse.extract_tags(content, topK=10, withWeight=True, allowPOS=['n', 'ns', 'v', 'vn'], withFlag=True)

# 输出关键词及其权重
for keyword, weight in keywords:
    print(keyword.word, weight)