分词和标注词性方面,本文采用了Jieba分词方法,因为Jieba本身能力很强,可以实现以上两个功能;但是由于Jieba词典库不全,对分词结果有一定的影响,因此该研究结合实际构建自定义词典用于分词,使得分词效果明显提高,分词后数据共1331853个数据。
时间: 2024-05-19 10:16:13 浏览: 87
For the purpose of word segmentation and part-of-speech tagging, Jieba word segmentation method was adopted in this study. Jieba itself has strong capabilities that can achieve the above two functions. However, due to the incomplete Jieba dictionary, the segmentation results may be affected to some extent. Therefore, this study combined the practical construction of a custom dictionary for word segmentation, which significantly improved the segmentation effect. After segmentation, there were a total of 1,331,853 data.
相关问题
jieba和snownlp分词词性标注的差异
jieba和snownlp都是Python中常用的中文分词工具,它们的差异主要在以下几个方面:
1. 分词算法:jieba使用的是基于前缀词典的分词算法,而snownlp则是基于隐马尔可夫模型的分词算法。
2. 词性标注:jieba可以进行词性标注,但是标注结果不太准确;而snownlp则可以进行更准确的词性标注。
3. 处理速度:由于算法和实现的差异,两个工具在处理速度上也有一定的差异,一般来说,jieba的速度比snownlp快。
总的来说,jieba适合对文本进行快速的分词处理,而snownlp则适合对分词后的文本进行更准确的词性标注和其他NLP处理。
jieba分词词性标注怎么筛出人名
jieba分词是一种常用的中文分词工具,可以将一段中文文本切分成一个个词语。jieba分词也支持对每个词语进行词性标注,包括人名、地名、机构名等。
要筛选出人名,可以使用jieba分词的词性标注功能。jieba分词使用的是基于统计的方法,通过训练语料库来得到每个词语的词性。在jieba分词中,人名的词性标记为"nr"。
下面是使用jieba分词进行词性标注并筛选出人名的示例代码:
```python
import jieba.posseg as pseg
text = "我喜欢张三和李四。"
words = pseg.cut(text)
for word, flag in words:
if flag == "nr":
print(word)
```
运行以上代码,输出结果为:
```
张三
李四
```
以上代码首先使用`pseg.cut()`函数对文本进行分词和词性标注,然后遍历每个词语,如果词性为"nr",即人名,则输出该词语。