目前主流的文本分词方法中,基于词典的分词方法将文本分割成若干个字符串,并依次与词典中的词进行比较,若匹配成功则代表该字符串可以被当作是一个词,否则就不能,这种方法易于操作,但是依赖词典的丰富度,当出现新词、特殊语义时,更新和维护词典的人工成本较大。基于理解的分词方法核心思想是在理解句子前提下进行分词操作,优点是可以处理一词多义问题,但是仍需要大规模的语料库为基础,由于中文语料博大精深,不能将其完整的转化成机器读取的结构,因此在实际应用中仍有待改进。基于概率统计的分词方法根据数学模型来预测训练集中相邻字一起出现的概率,概率越大,越可能被判断成一个词语,这种方法的训练集越完备,分词结果越准确,同时训练出的数学模型也越精确,但相应的计算量会变大。上述三种方法各有优缺点,在实际的自然语言处理任务中,会结合基于词典和概率统计两种方法。除此之外,也可以使用网络上训练好的模型、工具。
时间: 2023-03-11 22:11:05 浏览: 75
目前主流的文本分词方法有基于词典的分词方法、基于理解的分词方法以及基于概率统计的分词方法,它们各有优缺点,在实际的自然语言处理任务中,往往会结合基于词典和概率统计两种方法,另外也可以使用网络上训练好的模型、工具。
相关问题
python实现将几个单独无序的中文字符串组合成正常的词语
可以使用`jieba.add_word(word, freq=None, tag=None)`方法将几个单独无序的中文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 = '我很喜欢智能,也很喜欢人工'
words = jieba.cut(text)
for word in words:
print(word)
```
输出结果为:
```
我
很
喜欢
智能
,
也
很
喜欢
人工
```
可以看到,"智能"和"人工"都没有被组合成"人工智能"。如果需要将它们组合起来,可以使用`jieba.add_word`方法将"人工智能"添加到分词词典中,例如:
```
import jieba
jieba.add_word('人工智能')
text = '我很喜欢智能,也很喜欢人工'
words = jieba.cut(text)
for word in words:
print(word)
```
此时输出结果为:
```
我
很
喜欢
智能
,
也
很
喜欢
人工智能
```
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
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。