写一段代码，用jieba进行英文分词，考虑自定义词典

import jieba

# 加载自定义词典
jieba.load_userdict("my_dict.txt")

# 分词
text = "I love eating pizza with my friends"
seg_list = jieba.cut(text)

# 输出分词结果
print("分词结果：")
print("|".join(seg_list))

其中，`my_dict.txt` 是自定义词典文件，格式为每行一个词，词之间用空格分隔，例如：

pizza

相关问题

textRank怎么使用jieba.load_userdict自定义词典，附上代码

TextRank算法是一种基于图论的文本摘要算法，常用于关键词提取。在使用jieba库进行中文分词时，`load_userdict`函数可以帮助我们加载自定义词典，增加分词结果的准确性。以下是使用TextRank算法结合jieba，并自定义词典的一个简单示例：

import jieba
from jieba import load_userdict
from textrank4zh import TextRank4Keyword

# 加载自定义词典
jieba.load_userdict('your_custom_dict.txt')  # 将自定义词典文件路径替换为实际文件名

# 定义输入文本
text = "这是一段需要分析的中文文本，其中包含一些专业术语。我们可以自定义词典来优化分词效果。"

# 初始化TextRank模型
tr4w = TextRank4Keyword()

# 使用jieba分词并加入停用词表
tr4w.analyze(text=text, lower=True, with_stopwords=False)  # 非stop_words词将参与排名

# 获取TopK关键词
top_keywords = tr4w.get_keyphrases(num=5)

print("自定义词典后的关键词：", top_keywords)

在这个例子中，首先加载了自定义词典`your_custom_dict.txt`，这个文件里应该是一行一个词，每个词占一行。然后，我们将文本传递给TextRank模型进行处理，`lower=True`表示转换为小写，`with_stopwords=False`表示不使用内置的停用词列表。最后，`get_keyphrases`返回最重要的关键词列表。

jieba引入10个自定义词典，python代码

很高兴回答你的问题。关于jieba引入10个自定义词典的Python代码，可以使用以下代码实现：

import jieba

# 引入自定义词典
jieba.load_userdict('dict1.txt')
jieba.load_userdict('dict2.txt')
jieba.load_userdict('dict3.txt')
jieba.load_userdict('dict4.txt')
jieba.load_userdict('dict5.txt')
jieba.load_userdict('dict6.txt')
jieba.load_userdict('dict7.txt')
jieba.load_userdict('dict8.txt')
jieba.load_userdict('dict9.txt')
jieba.load_userdict('dict10.txt')

# 分词
text = "这是一段需要分词的文本"
seg_list = jieba.cut(text)

# 输出分词结果
print("分词结果：")
print("/".join(seg_list))

希望这个代码能够帮到你。