python中jieba分词工具将不大于分词为两个词语,不和大于,请问如何改进将其分为同一词,用python写程序将自定义词典保存为txt
时间: 2024-02-19 14:02:52 浏览: 25
可以使用Python中的文件操作和字符串操作,将自定义词典保存为txt文件。具体步骤如下:
1. 创建一个字典,存储自定义词典。例如:
```python
my_dict = {"不大于": ("10", "v")}
```
其中,字典的键为自定义词语,值为一个元组,包含词频和词性。
2. 使用Python中的文件操作,将自定义词典保存为txt文件。例如:
```python
with open("my_dict.txt", "w", encoding="utf-8") as f:
for word, (freq, pos) in my_dict.items():
f.write(word + " " + freq + " " + pos + "\n")
```
其中,使用`with open()`语句打开文件,指定文件名为"my_dict.txt",以写入模式打开,编码方式为utf-8。使用`for`循环遍历字典中的每个元素,将词语、词频和词性写入文件中。
保存完成后,可以在程序中使用`jieba.load_userdict()`函数加载自定义词典。例如:
```python
import jieba
jieba.load_userdict('my_dict.txt')
```
这样,在分词时就会优先匹配自定义词典中的词语,从而将"不大于"分为同一词。
相关问题
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
```
用Python编写代码,练习jieba分词包的使用,对.txt进行分词,并将词频数与词语保存到文件中
好的,我可以帮您写一个示例代码来练习jieba分词包的使用,以下是代码:
```python
import jieba
# 打开文本文件
with open('text.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
text = f.read()
# 对文本进行分词
words = jieba.cut(text)
# 统计词频
word_dict = {}
for word in words:
if len(word) > 1: # 只统计长度大于1的词语
if word not in word_dict:
word_dict[word] = 1
else:
word_dict[word] += 1
# 将词频数与词语保存到文件中
with open('word_count.txt', 'w', encoding='utf-8') as f:
for word, count in word_dict.items():
f.write(word + ' ' + str(count) + '\n')
```
在这个示例代码中,我们首先打开一个文本文件,并读取其中的文本内容。然后,我们使用jieba分词包对文本进行分词,得到一个词语列表。接着,我们遍历这个词语列表,统计每个词语出现的次数,并将统计结果保存到一个字典word_dict中。最后,我们将这个字典中的词频数与词语保存到一个文本文件word_count.txt中。
需要注意的是,为了避免统计过多的无意义词语,我们在统计过程中只统计了长度大于1的词语。当然,这个条件可以根据实际情况进行修改。
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