如何用python进行中文分词

在 Python 中，有很多中文分词工具可供选择，其中比较流行的有 jieba、pkuseg、thulac 等。

以下是使用 jieba 进行中文分词的示例代码：

import jieba

# 将文本进行分词
text = "今天天气真好，适合出去走走。"
seg_list = jieba.cut(text, cut_all=False)

# 输出分词结果
print(" ".join(seg_list))

输出结果为：

今天天气 真好 ， 适合 出去 走走 。

其中，`jieba.cut` 方法用于对文本进行分词，`cut_all` 参数表示是否采用全模式分词（默认为精确模式）。

除了基本的分词功能外，jieba 还提供了很多其他功能，如关键词提取、词性标注等。具体用法可以查看官方文档。

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利用Python中文分词组件Jieba实现中文分词的方法如下：

import jieba

# 精确模式分词
seg_list = jieba.cut("我来到北京清华大学", cut_all=False)
print("精确模式分词结果：", "/".join(seg_list))

# 全模式分词
seg_list = jieba.cut("我来到北京清华大学", cut_all=True)
print("全模式分词结果：", "/".join(seg_list))

# 搜索引擎模式分词
seg_list = jieba.cut_for_search("小明硕士毕业于中国科学院计算所，后在日本京都大学深造")
print("搜索引擎模式分词结果：", "/".join(seg_list))

输出结果如下：

精确模式分词结果： 我/来到/北京/清华大学
全模式分词结果： 我/来到/北京/清华/清华大学/华大/大学
搜索引擎模式分词结果： 小明/硕士/毕业/于/中国/科学/学院/科学院/中国科学院/计算/计算所/，/后/在/日本/京都/大学/日本京都大学/深造

python中文分词与词云画像_用Python做中文分词与词云制作

Python是一门流行的编程语言，有许多强大的库和工具可以用来处理中文文本数据，其中包括中文分词和词云制作。

中文分词是将中文文本按照词语划分成一个个单独的词汇，是自然语言处理领域的重点问题之一。在Python中，最常用的中文分词库是jieba库。下面是一个简单的中文分词例子：

import jieba

text = "我喜欢用Python做自然语言处理"
words = jieba.cut(text)

for word in words:
    print(word)

这段代码将会输出分词后的结果：

我
喜欢
用
Python
做
自然语言处理

接下来是词云制作。词云是一种用来展示文本数据的可视化图形，它将文本中出现频率高的关键词以不同的字体大小和颜色呈现在图形中。在Python中，我们可以使用wordcloud库来制作词云。下面是一个简单的词云制作例子：

from wordcloud import WordCloud
import jieba

text = "我喜欢用Python做自然语言处理"

# 使用jieba进行中文分词
words = jieba.cut(text)
words_list = " ".join(words)

# 生成词云
wordcloud = WordCloud(width=800, height=600, background_color="white").generate(words_list)

# 保存词云图片
wordcloud.to_file("wordcloud.png")

这段代码将会生成一张名为wordcloud.png的词云图片。如果你想要将词云显示在Jupyter Notebook中，可以使用下面的代码：

from IPython.display import Image

Image(filename="wordcloud.png")

这样就可以在Jupyter Notebook中显示词云图片了。

以上就是用Python做中文分词和词云制作的简单例子，希望能对你有所帮助！