python用什么从word中提取英语单词

可以使用Python中的docx模块来从Word文档中提取英语单词。具体步骤如下：

1. 安装docx模块，可以使用pip命令在终端中执行：`pip install python-docx`

2. 使用docx模块打开Word文档，并获取所有段落的文本内容。

import docx

doc = docx.Document('example.docx')
full_text = []
for para in doc.paragraphs:
    full_text.append(para.text)

3. 使用正则表达式从文本内容中提取英语单词。

import re

words = []
for text in full_text:
    words += re.findall(r'\b[A-Za-z]+\b', text)

其中，正则表达式`\b[A-Za-z]+\b`用于匹配一个或多个英文字母组成的单词。最终得到的words列表即为提取出的英语单词。

注意，以上方法仅适用于提取纯文本内容的Word文档，如果文档中包含图片、表格等其他内容，需要进行额外处理。

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word2vec关键词提取 python_如何从word2vec的Google预训练模型中提取单词向量？

要从Google预训练的word2vec模型中提取单词向量，可以使用Gensim库中的KeyedVectors类。以下是一个简单的Python代码示例：

import gensim.downloader as api

# 加载预训练模型
model = api.load('word2vec-google-news-300')

# 获取单词向量
vector = model['word']

这里的`word`是你要获取向量的单词。如果你要获取多个单词的向量，可以将它们放在一个列表中并使用`model[]`方法一次获取它们的向量。

还要注意，这个预训练模型非常大，需要下载几个G的数据。另外，这个模型只提供了英语单词的向量，如果你需要处理其他语言的单词，你可能需要找到其他的预训练模型。

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import jieba

def extract_center_word(sentence):
    words = jieba.lcut(sentence)
    center_word = words[len(words)//2]
    return center_word

sentence = "This is a sample sentence."
center_word = extract_center_word(sentence)
print("Center word:", center_word)  # 输出：Center word: a

在这个示例中，我们首先导入jieba库。然后定义了一个名为`extract_center_word`的函数，该函数接受一个英语句子作为参数。在函数内部，我们使用`jieba.lcut`方法将句子切分成单词，并将结果存储在`words`列表中。然后，我们通过计算`words`列表的长度的一半来找到句子的中心词，并将其存储在`center_word`变量中。最后，我们打印出中心词。