将文本数据中的每个文档划分为单独的词语，即分词。具体过程

分词是自然语言处理中的基础步骤，其目的是将一段文本划分为一个个有意义的词语，以便后续的处理和分析。

下面是分词的具体过程：

1. 去除文本中的无用字符和标点符号，如空格、换行符、逗号、句号、问号等。

2. 对于中文文本，需要进行中文分词处理。中文分词是将一个汉字序列切分成一个个单独的词语。常用的中文分词工具有jieba、pkuseg等。

3. 对于英文文本，可以直接按照空格进行分词。但是对于缩写、连字符、数字和特殊符号等需要进行特殊处理。

4. 将分词结果整理成一个列表或者向量，作为后续处理的输入。可以使用Python中的字符串处理函数和正则表达式等工具来实现。

需要注意的是，分词并不是一件简单的任务，因为不同的语言和场景下可能存在着不同的分词规则和难点。因此，分词算法的准确性和效率对于自然语言处理的成功与否至关重要。

相关问题

用python将文档的数据分词，分词之后保存到新文档中去

以下是使用Python进行文本分词并保存到新文档的方法：

import jieba
import pandas as pd

# 读取原始文档
with open('original.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
    text = f.read()

# 对文本进行分词
words = jieba.lcut(text)

# 统计词频
word_counts = {}
for word in words:
    if len(word) == 1:  # 排除单个字符的分词结果
        continue
    word_counts[word] = word_counts.get(word, 0) + 1

# 将词频结果保存到Excel文件中
df = pd.DataFrame(list(word_counts.items()), columns=['word', 'count'])
df.to_excel('word_counts.xlsx', index=False)

# 将分词结果保存到txt文件中
with open('words.txt', 'w', encoding='utf-8') as f:
    f.write(' '.join(words))

上述代码中，我们首先使用`jieba`库对原始文档进行分词，然后统计每个词出现的次数，将结果保存到Excel文件中，并将分词结果保存到txt文件中。

python实现jieba分词将几个单独的字符串组合成正常词语

可以使用`jieba.add_word(word, freq=None, tag=None)`方法将几个单独的字符串组合成正常的词语。

其中，`word`参数为需要添加的词语，`freq`参数为可选参数，表示该词语的词频，`tag`参数为可选参数，表示该词语的词性。

例如，如果要将"人工"和"智能"组合成"人工智能"这个词语，可以使用以下代码：

import jieba

jieba.add_word('人工智能')

这样，在使用`jieba.cut`方法进行分词时，就会将"人工智能"作为一个整体来处理。例如：

import jieba

text = '我对人工智能很感兴趣'
words = jieba.cut(text)

for word in words:
    print(word)

输出结果为：

我
对
人工智能
很
感兴趣