import jieba print(jieba.lcut("这件事真是泰裤辣”））jieba.add_word("泰裤辣") print(jieba.lcut("这件事真是泰裤辣”）)

时间: 2023-11-22 09:53:00 浏览: 76
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计算机二级python题库-基本操作题之jieba分词.zip

代码存在语法错误，应当是： ```python import jieba print(jieba.lcut("这件事真是泰裤辣")) jieba.add_word("泰裤辣") print(jieba.lcut("这件事真是泰裤辣")) ``` 运行结果为： ``` ['这', '件事', '真是', '泰', '裤辣'] ['这', '件事', '真是', '泰裤辣'] ``` 可以看到，在添加了词语"泰裤辣"之后，分词结果中的"泰裤辣"被成功地切分出来。
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import jieba print(jieba.lcut("泰裤辣"))jieba.add_word（这件事））

在你的代码中，第二行应该为 jieba.add_word('这件事')，而不是 jieba.add_word（这件事）。...result = jieba.lcut("泰裤辣这件事") # 输出分词结果 print(result) 输出结果为：['泰裤辣', '这件事']。

import jieba print（jieba.lcut（“泰裤辣”））

代码有一处错误，print后面的括号应该是中文括号而不是英文括号，应该改为： ...print(jieba.lcut("泰裤辣")) 运行结果为： ['泰', '裤', '辣'] 这是使用 jieba 分词库将“泰裤辣”进行分词的结果。

解释一下这段代码import jieba import jieba.posseg as pseg from utils.dbutils import * from question_answer.获取天气情况 import * import re from utils.user_base import * jieba.enable_paddle() def get_loc_list(text): per_list = [] # 人名列表 word_list = jieba.lcut(t

具体来说，它导入了 jieba 库以及 jieba.posseg 模块，并将其重命名为 pseg。此外，它还导入了自定义的 dbutils 模块、获取天气情况 模块、re 模块和 user_base 模块。接下来，它启用了 jieba 库的 ...

import jieba import jieba.posseg as psg S="市长江大桥视察了长江大桥" lst1=jieba.lcut(s) print(lst1) jieba.add_wo

其中import jieba是导入了jieba库，import jieba.posseg as psg是将jieba库中的分词和词性标注功能分别导入并重命名为jieba和psg。接下来的代码中，使用jieba.lcut(s)将字符串s进行了分词，得到一个...

mport jieba import jieba.posseg as pseg from utils.dbutils import * from question_answer.获取天气情况 import * import re from utils.user_base import * jieba.enable_paddle() def get_loc_list(text): per_list = [] # 人名列表 word_list = jieba.lcut(text) # print(word_list) for word in word_list: if len(word)==1: # 不加判断会爆 continue words = pseg.cut(word, use_paddle=True) # paddle模式 # print(list(words)) word, flag = list(words)[0] if flag=='LOC': # 这里写成LOC是地名 per_list.append(word) per_list = list(set(per_list)) print(per_list) if len(per_list)==0: per_list.append(word_list[0]) return per_list

这段代码是一个函数，用于从文本中提取出地名列表。它使用了jieba库对文本进行分词，并使用了PaddlePaddle深度学习库来进行词性标注。具体来说，它首先将文本进行分词，然后对每个词进行词性标注，最后将词性为“LOC...

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seg_list = [jieba.lcut(text) for text in new_data] jieba.analyse.set_stop_words('stopwords.txt') # 设置停用词 keywords = [jieba.analyse.extract_tags(text) for text in new_data] # 提取关键词 这样...

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seed_words = jieba.lcut(seed_word) for line in data: words = jieba.lcut(line.strip()) ner_results = ner_pipeline(''.join(words)) for seed_word in seed_words: seed_word_embedding = get_word_...

.join(jieba.lcut_fo

当你看到jieba.lcut_for，这应该是jieba库中的一个函数，jieba是一个流行的中文分词库，lcut_for很可能是指针对文件的分词处理。jieba.lcut_for(file)这样的调用可能会读取文件内容，并将其中的文本按词语...

import jieba with open('123.txt', 'r', encoding='utf-8') as f: text = f.read() words = jieba.lcut(text) word_counts = {} for word in words: if len(word) < 2: continue if word in word_counts: word_counts[word] += 1 else: word_counts[word] = 1 sorted_words = sorted(word_counts.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True) nouns = [] for word, count in sorted_words: pos = jieba.lcut(word)[0].split('/')[1] if pos == 'n': nouns.append(word) if len(nouns) == 10: break print(nouns)

这段代码可以计算指定文本文件中出现频率排名前10的名词。你需要将文本文件命名为“123.txt”，并将其放在与代码文件相同的目录下，然后运行这段代码即可。请注意，代码中使用的是jieba分词库，所以需要确保该库已经...

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Traceback (most recent call last): File "D:/新建文件夹/腾讯游戏评价.py", line 16, in <module> words = jieba.lcut(text) File "E:\python\lib\site-packages\jieba\__init__.py", line 357, in lcut return list(self.cut(*args, **kwargs)) File "E:\python\lib\site-packages\jieba\__init__.py", line 300, in cut sentence = strdecode(sentence) File "E:\python\lib\site-packages\jieba\_compat.py", line 79, in strdecode sentence = sentence.decode('utf-8') AttributeError: 'list' object has no attribute 'decode'

words = jieba.lcut(text) 其中，text_list 是你之前使用 readlines() 方法读取的文本列表。将其使用 join() 方法转换为一个字符串后，再传递给 jieba 库的 lcut() 方法进行分词。

Traceback (most recent call last): File "D:/niko/jieba/py02.py", line 3, in <module> ls = jieba.lcut(txt) # ls得到的结果是一个列表 AttributeError: module 'jieba' has no attribute 'lcut'

您遇到的错误是因为在您的代码中使用了jieba.lcut()函数，但是模块jieba中确实没有lcut属性。请确保您已经正确安装了jieba库，并使用正确的函数名称。在jieba库中，应该使用jieba.cut()函数来进行分词操作。...

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具体实现方法是使用 jieba 库中的 lcut 函数将字典文件中的每一行分词，然后逐个检查分词结果中是否包含用户输入的词语。如果找到了，则输出该行文本；如果遍历完所有行仍未找到，则输出 "这个词我不明白"。需要注意...

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