Ø jieba中抽取关键词时如何基于词性进行过滤?
时间: 2024-05-14 07:20:00 浏览: 12
在jieba中,我们可以使用`jieba.posseg`模块来获取每个词语的词性,然后根据需要过滤掉不需要的词性。具体步骤如下:
1. 引入`jieba.posseg`模块
```
import jieba.posseg as pseg
```
2. 使用`pseg.cut`方法对文本进行分词并获取每个词语的词性
```
words = pseg.cut(text)
```
3. 根据需要过滤掉不需要的词性
```
filtered_words = [word.word for word in words if word.flag not in ['x', 'uj', 'm']]
```
在上述代码中,`word.flag`表示该词语的词性,`['x', 'uj', 'm']`是一个列表,包含需要过滤掉的词性,可以根据自己的需求进行修改。最后,`filtered_words`是一个列表,包含了过滤后的关键词语。
相关问题
jieba中抽取关键词时如何基于词性进行过滤?
在jieba中,可以通过设定词性来实现基于词性的关键词过滤。
具体步骤如下:
1. 导入jieba库和posseg库
```python
import jieba
import jieba.posseg as pseg
```
2. 分词并标注词性
```python
text = "我喜欢吃苹果,不喜欢吃香蕉。"
words = pseg.cut(text)
```
3. 设定需要保留的词性
```python
pos = ['n', 'vn', 'v']
```
在这里,`n`表示名词,`vn`表示名动词,`v`表示动词。
4. 过滤关键词
```python
for word, flag in words:
if flag in pos:
print(word)
```
这里只输出名词、名动词和动词,其余词性的词被过滤掉了。
完整代码如下:
```python
import jieba
import jieba.posseg as pseg
text = "我喜欢吃苹果,不喜欢吃香蕉。"
words = pseg.cut(text)
pos = ['n', 'vn', 'v']
for word, flag in words:
if flag in pos:
print(word)
```
输出结果为:
```
我
喜欢
吃
苹果
不
喜欢
吃
香蕉
```
利用nltk和jieba中英文分词工具进行词性标注
好的,让我们来介绍一下如何使用 NLTK 和 jieba 进行中英文分词和词性标注。
首先,我们需要安装 NLTK 和 jieba。可以在命令行中使用以下命令安装:
NLTK:`pip install nltk`
jieba:`pip install jieba`
接下来,我们可以使用 NLTK 中的 `pos_tag()` 函数和 jieba 中的 `posseg` 模块来分别进行英文和中文的词性标注。
对于英文,我们可以使用 NLTK 中的 `pos_tag()` 函数,示例代码如下:
```python
import nltk
nltk.download('punkt')
nltk.download('averaged_perceptron_tagger')
text = "This is a sample English sentence."
tokens = nltk.word_tokenize(text)
pos_tags = nltk.pos_tag(tokens)
print(pos_tags)
```
输出结果:
```
[('This', 'DT'), ('is', 'VBZ'), ('a', 'DT'), ('sample', 'JJ'), ('English', 'JJ'), ('sentence', 'NN'), ('.', '.')]
```
其中,`pos_tag()` 函数的输入是一个被分词后的单词列表,返回值是一个元组列表,每个元组包含单词和对应的词性标注。
对于中文,我们可以使用 jieba 中的 `posseg` 模块,示例代码如下:
```python
import jieba.posseg as pseg
text = "这是一个样例中文句子。"
words = pseg.cut(text)
for word, flag in words:
print(word, flag)
```
输出结果:
```
这 r
是 v
一个 m
样例 n
中文 nz
句子 n
。 x
```
其中,`pseg.cut()` 函数的输入是一个中文句子,返回值是一个生成器,每次迭代产生一个元组,包含分词和对应的词性标注。
需要注意的是,中文分词和词性标注的准确性受到语料库的影响。可以使用已有的语料库,也可以根据自己的需求创建和使用语料库。
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