用python实例展示中文分词与英文分词的异同

中文分词和英文分词的主要区别在于中文分词需要将连续的汉字序列切分成有意义的词语，而英文分词则是将连续的字母序列切分成单词。在Python中，中文分词可以使用第三方库jieba，而英文分词可以使用nltk库。具体实现方法如下：

中文分词：

import jieba

text = "我爱自然语言处理"
seg_list = jieba.cut(text, cut_all=False)
print("中文分词结果：", "/".join(seg_list))

输出结果为：中文分词结果：我/爱/自然语言处理

英文分词：

import nltk

text = "I love natural language processing"
tokens = nltk.word_tokenize(text)
print("英文分词结果：", tokens)

输出结果为：英文分词结果：['I', 'love', 'natural', 'language', 'processing']

相关问题

Python用代码展示中文和英文分词的区别

中文分词和英文分词的区别在于，中文分词需要考虑词语之间的语义关系，而英文分词则只需要按照空格或标点符号进行分割。Python中，中文分词可以使用jieba库，英文分词可以使用NLTK库。以下是示例代码：

中文分词：

import jieba

text = "我爱自然语言处理"
seg_list = jieba.cut(text, cut_all=False)
print("中文分词结果：", "/".join(seg_list))

英文分词：

from nltk.tokenize import word_tokenize

text = "I love natural language processing"
tokens = word_tokenize(text)
print("英文分词结果：", "/".join(tokens))

python中文分词与词云画像_用Python做中文分词与词云制作

Python是一门流行的编程语言，有许多强大的库和工具可以用来处理中文文本数据，其中包括中文分词和词云制作。

中文分词是将中文文本按照词语划分成一个个单独的词汇，是自然语言处理领域的重点问题之一。在Python中，最常用的中文分词库是jieba库。下面是一个简单的中文分词例子：

import jieba

text = "我喜欢用Python做自然语言处理"
words = jieba.cut(text)

for word in words:
    print(word)

这段代码将会输出分词后的结果：

我
喜欢
用
Python
做
自然语言处理

接下来是词云制作。词云是一种用来展示文本数据的可视化图形，它将文本中出现频率高的关键词以不同的字体大小和颜色呈现在图形中。在Python中，我们可以使用wordcloud库来制作词云。下面是一个简单的词云制作例子：

from wordcloud import WordCloud
import jieba

text = "我喜欢用Python做自然语言处理"

# 使用jieba进行中文分词
words = jieba.cut(text)
words_list = " ".join(words)

# 生成词云
wordcloud = WordCloud(width=800, height=600, background_color="white").generate(words_list)

# 保存词云图片
wordcloud.to_file("wordcloud.png")

这段代码将会生成一张名为wordcloud.png的词云图片。如果你想要将词云显示在Jupyter Notebook中，可以使用下面的代码：

from IPython.display import Image

Image(filename="wordcloud.png")

这样就可以在Jupyter Notebook中显示词云图片了。

以上就是用Python做中文分词和词云制作的简单例子，希望能对你有所帮助！