jieba.load_userdict

时间: 2023-05-01 12:00:17 浏览: 64
jieba.load_userdict 是 jieba 分词库中的一个函数,用于加载用户自定义词典。使用方法为 jieba.load_userdict(file_name),其中 file_name 是词典文件的路径。词典文件必须是 UTF-8 编码。
相关问题

jieba.load_userdict 加载太久

你可以尝试以下方法来加快jieba.load_userdict的加载速度: 1. 使用更小的自定义词典文件:如果你的自定义词典文件非常大,可以考虑精简它,只保留必要的词语。 2. 将自定义词典文件放在专门的文件夹中:将自定义词典文件放在一个单独的文件夹中,并确保该文件夹不包含其他大文件。这样可以减少加载时间。 3. 使用分词模式加载:如果你只需要使用分词功能,可以尝试使用"cut"模式加载自定义词典,这样会更快。 4. 使用多线程加载:jieba支持多线程加载自定义词典。你可以通过设置`parallel=True`来启用多线程加载,例如:`jieba.load_userdict("your_dict.txt", parallel=True)`。 希望以上方法能够帮助你加快jieba.load_userdict的加载速度。如果问题仍然存在,请提供更多的信息,我将尽力提供更好的解决方案。

jieba.load_userdict()函数

### 回答1: jieba.load_userdict()函数是一个用于加载用户自定义词典的函数。在使用jieba分词时,jieba会自动加载一些内置的词典,但有时候我们可能需要添加一些特定的词语,以便更好地对特定文本进行分词。这时候,我们可以使用jieba.load_userdict()函数加载自定义词典,让jieba能够正确地识别这些词语并进行分词。加载自定义词典的方法是将包含自定义词语的文本文件作为参数传递给jieba.load_userdict()函数,例如:jieba.load_userdict('userdict.txt')。其中'userdict.txt'是包含自定义词语的文本文件的路径。 ### 回答2: jieba.load_userdict()函数是用来向结巴分词工具添加用户自定义的词典的一个函数。在自定义词典中,有一些特定的词汇可以优先切分,以提高分词的准确性和效率。与结巴默认的分词词典相比,用户自定义的词典包含了更加具有行业背景或领域专业性的词汇,因此在专业的领域或某些具体的场景下,结巴分词的效果会得到进一步优化。 load_userdict()函数的语法格式如下: `jieba.load_userdict(file_name)` 其中file_name是自定义词典的文件路径,文件的格式为每行一个词汇和它的权重值(可选),例如: ``` 刘德华 10 张学友 5 ``` 在使用自定义词典前,需要将自定义词典加载到结巴分词工具中,即先调用load_userdict()函数。在分词过程中,结巴分词会优先尝试使用自定义词典中的词汇进行匹配和分词,如果匹配失败,再使用内置的词典。如果自定义词典中的一些词汇需要删除或修改,只需要重新加载一次修改后的词典即可。 总之,jieba.load_userdict()函数可以有效地提高结巴分词的准确性和效率,特别对于一些特定领域或者语言独有的词汇进行处理,能够得到更加满意的结果。 ### 回答3: jieba.load_userdict()是jieba分词模块中的一个函数,它主要用于加载用户自定义的词典。jieba分词是一种常用的中文分词工具,在自然语言处理领域有着广泛的应用。jieba.load_userdict()函数能够让用户将自己的领域词汇添加到jieba分词中,从而提高分词的准确性。 当jieba分词遇到未知词汇时,它将会利用内置的词典进行分词,但是在某些情况下,用户需要加入自己的专业词汇、地名人名、新词等。这时候,就可以使用jieba.load_userdict()函数将自定义词汇加入到jieba分词中。通过加载自定义词典,用户可以实现更加细粒度的分词。 使用jieba.load_userdict()函数的步骤如下: 1.将自定义词汇保存在一个文本文件中,每个词汇占据一行,格式为:词汇 词频 词性 2.使用jieba.load_userdict()函数加载自定义词典,代码如下: ```python import jieba jieba.load_userdict('userdict.txt') ``` 3.使用jieba分词对文本进行分词,新加的自定义词汇就会被识别。 需要注意的是,jieba.load_userdict()函数的参数是一个文本文件的路径,文件中的每个词汇应该按照上述格式进行排列,如果没有词频和词性,则可以省略。自定义词典可以是一个普通的文本文件,也可以是一个网络上的资源。 总之,jieba.load_userdict()函数是jieba分词模块中的一个非常重要的函数,能够帮助用户将自定义的词汇加入到jieba分词中,提高分词的准确率和灵活性。在实际应用中,用户可以根据需求手工构建自己的词典,从而优化jieba分词的结果。

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from transformers import pipeline, BertTokenizer, BertModel import numpy as np import torch import jieba tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-chinese') model = BertModel.from_pretrained('bert-base-chinese') ner_pipeline = pipeline('ner', model='bert-base-chinese') with open('output/weibo1.txt', 'r', encoding='utf-8') as f: data = f.readlines() def cosine_similarity(v1, v2): return np.dot(v1, v2) / (np.linalg.norm(v1) * np.linalg.norm(v2)) def get_word_embedding(word): input_ids = tokenizer.encode(word, add_special_tokens=True) inputs = torch.tensor([input_ids]) outputs = model(inputs)[0][0][1:-1] word_embedding = np.mean(outputs.detach().numpy(), axis=0) return word_embedding def get_privacy_word(seed_word, data): privacy_word_list = [] seed_words = jieba.lcut(seed_word) jieba.load_userdict('data/userdict.txt') for line in data: words = jieba.lcut(line.strip()) ner_results = ner_pipeline(''.join(words)) for seed_word in seed_words: seed_word_embedding = get_word_embedding(seed_word) for ner_result in ner_results: if ner_result['word'] == seed_word and ner_result['entity'] == 'O': continue if ner_result['entity'] != seed_word: continue word = ner_result['word'] if len(word) < 3: continue word_embedding = get_word_embedding(word) similarity = cosine_similarity(seed_word_embedding, word_embedding) print(similarity, word) if similarity >= 0.6: privacy_word_list.append(word) privacy_word_set = set(privacy_word_list) return privacy_word_set 上述代码运行之后,结果为空集合,哪里出问题了,帮我修改一下

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