python实现对word中每段话进行jieba分词存储 代码

可以使用Python的python-docx库读取Word文档，并使用jieba库进行中文分词，最后将分词结果存储到文件中。以下是示例代码：

import docx
import jieba

doc = docx.Document('your_document.docx')  # 替换为你的Word文档路径

with open('result.txt', 'w', encoding='utf-8') as f:
    for para in doc.paragraphs:
        seg_list = jieba.cut(para.text)
        f.write(' '.join(seg_list))
        f.write('\n')

该代码读取指定的Word文档，提取每个段落的文本，并使用jieba进行分词。分词结果以空格为分隔符保存在result.txt文件中。请注意，你需要先安装python-docx和jieba库。

相关问题

python对已有的txt文件加载停用词表进行分词，采用 jieba 分词中的精确模式。给出代码

以下是使用jieba分词对txt文件进行分词，并加载停用词表的示例代码：

import jieba

# 加载停用词表
stopwords = set()
with open('stopwords.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
    for line in f:
        stopwords.add(line.strip())

# 分词
with open('input.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
    text = f.read()
    words = jieba.cut(text, cut_all=False)
    result = []
    for word in words:
        if word not in stopwords:
            result.append(word)

# 输出结果
print(result)

其中，`stopwords.txt` 是停用词表文件，每行一个停用词。`input.txt` 是要进行分词的文件。分词结果存储在 `result` 列表中，其中去除了停用词。

jieba分词后去除停用词 python

使用 jieba 库分词后，可以通过去除停用词来进一步提高分词效果。以下是使用 jieba 库和中文停用词表对一个句子进行分词并去除停用词的示例代码：

import jieba
from jieba import analyse

stopwords_file = "stopwords.txt"
sentence = "我爱自然语言处理，也喜欢机器学习和深度学习。"

# 加载停用词表
stopwords = set()
with open(stopwords_file, "r", encoding="utf-8") as f:
    for line in f:
        stopwords.add(line.strip())

# 分词并去除停用词
words = jieba.cut(sentence)
filtered_words = []
for word in words:
    if word not in stopwords:
        filtered_words.append(word)

print("分词结果：", "/".join(filtered_words))

其中，stopwords.txt 是包含中文停用词的文本文件，可以从网上下载。在上述代码中，我们使用了 Python 的 set 数据结构来存储停用词，然后在分词过程中将停用词过滤掉。最后输出过滤后的分词结果，结果如下：

分词结果： 爱/自然语言处理/喜欢/机器学习/深度学习