python jieba 词性归类
时间: 2023-08-13 19:07:58 浏览: 83
在使用 jieba 库进行中文分词后,可以使用 `jieba.posseg` 模块来获取每个词语的词性。例如:
```python
import jieba.posseg as pseg
text = "我爱自然语言处理"
words = pseg.cut(text)
for word, flag in words:
print(word, flag)
```
输出结果如下:
```
我 r
爱 v
自然语言 l
处理 v
```
这里的标记(flag)采用了中科院计算所汉语词性标记集,具体可参考官方文档:[https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/README.md#%E8%AF%8D%E6%80%A7%E5%88%86%E8%AF%8D%E5%B7%A5%E5%85%B7](https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/README.md#%E8%AF%8D%E6%80%A7%E5%88%86%E8%AF%8D%E5%B7%A5%E5%85%B7)。
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python单词词性还原
Python单词词性还原是指将一个单词的形式还原为其原始形态。例如,将“running”还原为“run”,将“went”还原为“go”。在Python中,可以使用nltk库和WordNet词典来实现单词词性还原。以下是一个简单的例子:
```python
import nltk
from nltk.stem import WordNetLemmatizer
# 初始化WordNet词典
nltk.download('wordnet')
# 初始化词性还原器
lemmatizer = WordNetLemmatizer()
# 定义需要还原的单词
word = "running"
# 进行词性还原
lemma_word = lemmatizer.lemmatize(word, pos='v')
# 输出结果
print(lemma_word) # 输出:run
```
在上述代码中,我们首先导入nltk库,并初始化WordNet词典。接着,我们使用WordNetLemmatizer类来创建一个词性还原器。最后,我们使用lemmatizer.lemmatize()方法来将“running”还原为“run”,并将结果输出到控制台。在这个例子中,我们指定了“v”作为词性,表示我们希望将“running”还原为其动词原形。如果我们不指定词性,则默认将单词还原为其名词原形。
Python进行词性标注的代码
以下是使用Python进行词性标注的示例代码:
```python
import nltk
# 下载必要的语料库
nltk.download('punkt')
nltk.download('averaged_perceptron_tagger')
# 定义待标注的文本
text = "I am learning Natural Language Processing using Python."
# 对文本进行分词和词性标注
tokens = nltk.word_tokenize(text)
tags = nltk.pos_tag(tokens)
# 输出标注结果
print(tags)
```
输出结果为:
```
[('I', 'PRP'), ('am', 'VBP'), ('learning', 'VBG'), ('Natural', 'JJ'), ('Language', 'NN'), ('Processing', 'NNP'), ('using', 'VBG'), ('Python', 'NNP'), ('.', '.')]
```
其中,每个元素都是一个二元组,第一个元素表示单词,第二个元素表示该单词的词性标记。在这个例子中,我们使用了nltk库的`word_tokenize`函数对文本进行了分词,并使用`pos_tag`函数对每个单词进行了词性标注。
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