实验名称:对文本数据进行处理 用三种模式将文本句子 “最小的能够独立活动的有意义的语言成分”进行分词 句子如下:“松江大学城有很多大学”、“大学城共有15万余大学生”。 1. 实验方法: 2.算法描述(可用文字描述,也可用流程图): 3.源代码:
时间: 2024-03-20 12:44:27 浏览: 14
很高兴为您解答这个问题!
1. 实验方法:
我们将采用三种不同的中文分词算法对文本句子进行处理,分别是:
- jieba分词
- thulac分词
- pkuseg分词
2. 算法描述:
- jieba分词:jieba分词是一种基于前缀词典实现的中文分词算法,它采用了基于汉字成词能力的 HMM 模型和基于汉字位置信息的 HMM 模型相结合的方式来进行分词,具有词性标注、关键词提取、新词发现等功能。
- thulac分词:thulac分词是一种基于词汇化和规则化相结合的中文分词算法,它采用了基于字符的 HMM 模型和基于词性的 HMM 模型相结合的方式来进行分词,具有高效、准确、可定制化等特点。
- pkuseg分词:pkuseg分词是一种基于深度学习的中文分词算法,它采用了基于 LSTM 网络的序列标注模型来进行分词,具有高效、准确、可扩展性强等特点。
3. 源代码:
以下是三种分词算法对文本句子进行分词的代码:
- jieba分词:
```python
import jieba
sentence1 = '松江大学城有很多大学'
sentence2 = '大学城共有15万余大学生'
words1 = jieba.lcut(sentence1)
words2 = jieba.lcut(sentence2)
print(words1)
print(words2)
```
- thulac分词:
```python
import thulac
thu1 = thulac.thulac()
sentence1 = '松江大学城有很多大学'
sentence2 = '大学城共有15万余大学生'
words1 = thu1.cut(sentence1, text=False)
words2 = thu1.cut(sentence2, text=False)
print(words1)
print(words2)
```
- pkuseg分词:
```python
import pkuseg
seg = pkuseg.pkuseg()
sentence1 = '松江大学城有很多大学'
sentence2 = '大学城共有15万余大学生'
words1 = seg.cut(sentence1)
words2 = seg.cut(sentence2)
print(words1)
print(words2)
```
希望这个回答对您有所帮助!