import jieba.posseg as pseg texts1 = [] for text in texts: pairs = pseg.cut(text) result = [[pair.word, pair.flag] for pair in pairs] texts1.append(result)

时间: 2024-03-07 11:52:29 浏览: 154
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jieba-0_jieba安装0.4.1_jieba-0.42.1.tar_jieba-0.42.1.tar.gz_jieba-

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这段代码使用了中文分词库jieba的posseg模块，对一个文本列表texts中的每个文本进行了词性标注，并将结果以列表形式存储到另一个列表texts1中。具体来说，代码中的for循环遍历了文本列表texts，对于每个文本，使用pseg.cut()方法进行分词和词性标注，将结果存储到pairs变量中，然后通过列表推导式将每个词语及其对应的词性以列表形式存储到result变量中。最后将result添加到texts1列表中。
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result = jieba.lcut(sentence) print(result) 上述代码会将"我爱北京天安门"这句中文切分成一个列表，列表中的元素为句子中的各个词。 对于那些需要使用jieba库进行更深入开发的用户，jieba还提供了丰富的API...
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Python实现text2vec：文本相似度比较技术教程

资源摘要信息:"本资源是一套基于Python实现的text2vec文本相似度比较系统，旨在解决简单文本相似度比较的问题。通过提供一个语料库，系统允许用户输入一段文本，并计算该文本与语料库中所有文本的相似度，最终输出与...

如何使用anaconda import jieba import jieba.posseg as pseg提取名词列表

from jieba.posseg import Pseg 2. 对文本进行分词并标注词性： python def extract_nouns(text): # 使用pseg.cut()函数对文本进行分词和词性标注 words = Pseg.cut(text) # 提取名词（词性标签为n或ns...

帮我修改一下代码import jieba.posseg as pseg import nltk sentence = "那个地方小的黄色的细腻的狮子" words = pseg.cut(sentence) grammar = "NP:{
?<JJ>*<NN>}" cp = nltk.RegexpParser(grammar) result = cp.parse(words) result.draw()

import jieba.posseg as pseg import nltk sentence = "那个地方小的黄色的细腻的狮子" words = [(word, tag) for word, tag in pseg.cut(sentence)] grammar = "NP:{<DT>?*<NN>}" cp = nltk.RegexpParser...

修改 import jieba import jieba.posseg as pseg path = r'D:/明朝collection.txt' with open(path, 'r', encoding='utf-8') as f: text = f.read() jieba.enable_paddle() words = pseg.cut(text, use_paddle=True) counts = {} for word in words: if len(word) == 1: continue else: counts[word] = counts.get(word, 0) + 1 items = list(counts.items()) items.sort(key=lambda x: x[1], reverse=True) for i in range(500): word, count = items[i] print("{0:<5}{1:>5}".format(word, count))

import jieba.posseg as pseg path = r'D:/明朝collection.txt' with open(path, 'r', encoding='utf-8') as f: text = f.read() jieba.enable_paddle() words = pseg.cut(text, use_paddle=True) counts = {} ...

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.posseg as pseg import nltk sentence = [("那个", "DT"),("地方","DT"),("小的", "JJ"), ("黄色的", "JJ"),("细腻的", "JJ"),("狮子","NN")] words = pseg.cut(sentence) grammar = "NP:{
?<JJ>*<NN>}" cp = nltk.RegexpParser(grammar) result = cp.parse(words) result.draw()

首先使用 jieba 中的 pseg 模块进行中文分词，将一句话分成一个个词语和它们的词性。然后使用 nltk 库中的正则表达式语法来定义名词短语的语法规则，即一个可选的限定词后面跟着任意个形容词，最后是一个名词。接着...

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...

import jieba.posseg as pseg import jieba import paddle path = r'D:/明朝collection.txt' with open(path, 'r', encoding='utf-8') as f: text = f.read() jieba.enable_paddle() words = pseg.cut(text, use_paddle=True) counts = {} for word, flag in words: if len(word) == 1: continue else: counts[word] = counts.get(word, 0) + 1 items = list(counts.items()) items.sort(key=lambda x: x[1], reverse=True) for i in range(500): word, flag,count = items[i] print("{0:<5}{1:>5}".format(word, count)) print(flag)

然后，通过调用jieba.enable_paddle()启用了PaddlePaddle深度学习框架来提高分词效果。 然后，使用pseg.cut()函数对文本进行分词，并传入参数use_paddle=True以使用PaddlePaddle进行分词。分词结果保存在变量...

帮我修改一下下面代码import jieba.posseg as pseg import nltk sentence = [("那个", "DT"),("地方","DT"),("小的", "JJ"), ("黄色的", "JJ"),("细腻的", "JJ"),("狮子","NN")] words = pseg.cut(sentence) grammar = "NP:{
?<JJ>*<NN>}" cp = nltk.RegexpParser(grammar) result = cp.parse(words) result.draw()

import jieba.posseg as pseg import nltk sentence = "那个地方小的黄色的细腻的狮子" words = pseg.cut(sentence) grammar = "NP:{<DT>?*<NN>}" cp = nltk.RegexpParser(grammar) result = cp.parse(words) ...

import csv import jieba.posseg as pseg import jieba import paddle path = r'D:/明朝collection.txt' with open(path, 'r', encoding='utf-8') as f: text = f.read() jieba.enable_paddle() words = pseg.cut(text, use_paddle=True) counts = {} for word, flag in words: if len(word) == 1: continue else: counts[word] = counts.get(word, 0) + 1 items = list(counts.items()) items.sort(key=lambda x: x[1], reverse=True) # 将结果写入CSV文件 with open('D:/output.csv', 'w', encoding='utf-8-sig', newline='') as f: writer = csv.writer(f) writer.writerow(['Word', 'Count', 'Flag']) # 写入表头 for i in range(500): word, count = items[i] print("{0:<5}{1:>5}".format(word, count)) words_with_flag = pseg.cut(word, use_paddle=True) for w, f in words_with_flag: print(f) writer.writerow([word, count,flag])

import jieba.posseg as pseg import jieba import paddle path = r'D:/明朝collection.txt' with open(path, 'r', encoding='utf-8') as f: text = f.read() jieba.enable_paddle() words = pseg.cut(text, use_...

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

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”的词（即地名）加入到一个列表中。如果没有找到...

import wordcloud import numpy as np from PIL import Image import jieba Tree = Image. open(r"tree.jpg") shape = np. array(Tree) wc = wordcloud.WordCLoud(mask=shape, font_path="simkai. ttf", background_color="white", max_font_size=100) text = open(r"C:\Users\28243\Desktop\zuoye\i love china.txt", "r", encoding='utf-8') .read() cut_text = jieba. cut(text) result = " ".join(cut_text) wc.generate (result) wc.to_file("cloud.jpg")

接下来，使用 jieba 库对文本进行分词，将分词结果拼接成字符串并赋值给变量 result。 最后，调用词云对象 wc 的 generate() 方法生成词云图，并保存为名为 "cloud.jpg" 的图片文件。 如果您有任何其他问题，请...

import requests from bs4 import BeautifulSoup import jieba.analyse import jieba.posseg as pseg from snownlp import SnowNLP import matplotlib.pyplot as plt # 设置请求头，模拟浏览器访问 headers = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3'} # 获取网页内容 def get_html(url): resp = requests.get(url, headers=headers) resp.encoding = resp.apparent_encoding html = resp.text return html # 获取新闻列表 def get_news_list(url): html = get_html(url) soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser') news_list = soup.find_all('a', class_="news_title") return news_list # 对文本进行情感分析 def sentiment_analysis(text): s = SnowNLP(text) return s.sentiments # 对文本进行关键词提取 def keyword_extraction(text): keywords = jieba.analyse.extract_tags(text, topK=10, withWeight=True, allowPOS=('n', 'vn', 'v')) return keywords # 对新闻进行分析 def analyze_news(url): news_list = get_news_list(url) senti_scores = [] # 情感分数列表 keyword_dict = {} # 关键词词频字典 for news in news_list: title = news.get_text().strip() link = news['href'] content = get_html(link) soup = BeautifulSoup(content, 'html.parser') text = soup.find('div', class_='article').get_text().strip() # 计算情感分数 senti_score = sentiment_analysis(text) senti_scores.append(senti_score) # 提取关键词 keywords = keyword_extraction(text) for keyword in keywords: if keyword[0] in keyword_dict: keyword_dict[keyword[0]] += keyword[1] else: keyword_dict[keyword[0]] = keyword[1] # 绘制情感分数直方图 plt.hist(senti_scores, bins=10, color='skyblue') plt.xlabel('Sentiment Score') plt.ylabel('Number of News') plt.title('Sentiment Analysis') plt.show() # 输出关键词词频排名 keyword_list = sorted(keyword_dict.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True) print('Top 10 keywords:') for i in range(10): print('{}. {} - {:.2f}'.format(i+1, keyword_list[i][0], keyword_list[i][1])) if __name__ == '__main__': url = 'https://www.sina.com.cn/' analyze_news(url)

它使用了requests库来获取网页内容，使用BeautifulSoup库来解析HTML文档，使用jieba库来进行中文分词和关键词提取，使用SnowNLP库来进行情感分析，使用matplotlib库来绘制情感分数直方图。在主函数中，它调用了get_...

text_analysis = jieba.analyse.extract_tags(keywordss,topK = 100, withWeight=True) for texts in abstracts: if texts == text_analysis: abstract_analysis = jieba.analyse.extract_tags(abstracts,topK=30,withWeight=True)

根据你提供的代码，你想使用jieba.analyse.extract_tags()函数从关键词列表中提取关键词，并用这些关键词来匹配摘要列表中的文本。如果匹配成功，则提取该摘要的关键词。 然而，根据你的代码，存在一些问题。首先...

import matplotlib.pyplot as plt import jieba import wordcloud from wordcloud import ImageColorGenerator import numpy as np from PIL import Image # 读取文本文件 text = open('4447.txt',encoding='utf-8'.read() cut_text = jieba.cut(text) word = ' '.join(cut_text) return txt_jieba #读取图片 pic = np.array(Image.open('aa.png')) image_colors = ImageColorGenerator(pic) wd = wordcloud.WordCloud( mask=pic, font_path='simhei.ttf', background_color='pink', ) wd.generate(word) plt.imshow(wd.recolor(color_func=image_colors), interpolation='bilinear') plt.axis('y off') plt.show('x on')

cut_text = jieba.cut(text) word = ' '.join(cut_text) txt_jieba = word # 读取图片 pic = np.array(Image.open('aa.png')) image_colors = ImageColorGenerator(pic) wd = wordcloud.WordCloud( mask=pic, ...

jieba.posseg

\[1\]\[3\]例如，可以使用jieba.posseg.cut函数对文本进行分词和词性标注，使用jieba.posseg.POSTokenizer函数创建自定义分词器，还可以使用jieba.posseg.dt作为默认的词性标注分词器。\[1\]此外，还可以通过加载...

jieba.posseg函数

import jieba.posseg as pseg words = pseg.cut(text) for word, flag in words: print(word, flag) 其中，text为要进行分词和词性标注的文本，words为分词和词性标注后的结果，word为分词后的词语，flag为该...

import pandas as pd import jieba from collections import Counter from pyecharts import options as opts from pyecharts.charts import WordCloud import pandas as pd with open('jieba分词后的数据.txt', 'r', encoding='utf-8') as file: lines = file.readlines() data1= pd.DataFrame({'text': lines}) data1.to_csv('zhanglang.csv', index=False) data = pd.read_csv('zhanglang.csv') corpus = [] for text in data['text']: words = jieba.cut(text) corpus.extend(words) word_counts = Counter(corpus) words = list(word_counts.keys()) counts = list(word_counts.values()) wordcloud = ( WordCloud() .add(series_name="评论词云", data_pair=[(word, count) for word, count in zip(words, counts)], word_size_range=[20, 100]) .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="评论词云图")) ) wordcloud.render("1_词云图pyecharts.html") 代码解释

首先，导入所需的库，包括pandas用于数据处理，jieba用于中文分词，Counter用于统计词频，pyecharts用于绘制词云图。然后，读取已经分词后的评论数据文件，并将其转化为DataFrame格式并保存为CSV文件。接下来，读取...

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RStudio中集成Connections包以优化数据库连接管理

资源摘要信息:"connections:https" ### 标题解释 标题 "connections:https" 直接指向了数据库连接领域中的一个重要概念，即通过HTTP协议（HTTPS为安全版本）来建立与数据库的连接。在IT行业，特别是数据科学与分析、软件开发等领域，建立安全的数据库连接是日常工作的关键环节。此外，标题可能暗示了一个特定的R语言包或软件包，用于通过HTTP/HTTPS协议实现数据库连接。 ### 描述分析 描述中提到的 "connections" 是一个软件包，其主要目标是与R语言的DBI（数据库接口）兼容，并集成到RStudio IDE中。它使得R语言能够连接到数据库，尽管它不直接与RStudio的Connections窗格集成。这表明connections软件包是一个辅助工具，它简化了数据库连接的过程，但并没有改变RStudio的用户界面。 描述还提到connections包能够读取配置，并创建与RStudio的集成。这意味着用户可以在RStudio环境下更加便捷地管理数据库连接。此外，该包提供了将数据库连接和表对象固定为pins的功能，这有助于用户在不同的R会话中持续使用这些资源。 ### 功能介绍 connections包中两个主要的功能是 `connection_open()` 和可能被省略的 `c`。`connection_open()` 函数用于打开数据库连接。它提供了一个替代于 `dbConnect()` 函数的方法，但使用完全相同的参数，增加了自动打开RStudio中的Connections窗格的功能。这样的设计使得用户在使用R语言连接数据库时能有更直观和便捷的操作体验。 ### 安装说明 描述中还提供了安装connections包的命令。用户需要先安装remotes包，然后通过remotes包的`install_github()`函数安装connections包。由于connections包不在CRAN（综合R档案网络）上，所以需要使用GitHub仓库来安装，这也意味着用户将能够访问到该软件包的最新开发版本。 ### 标签解读 标签 "r rstudio pins database-connection connection-pane R" 包含了多个关键词： - "r" 指代R语言，一种广泛用于统计分析和图形表示的编程语言。 - "rstudio" 指代RStudio，一个流行的R语言开发环境。 - "pins" 指代R包pins，它可能与connections包一同使用，用于固定数据库连接和表对象。 - "database-connection" 指代数据库连接，即软件包要解决的核心问题。 - "connection-pane" 指代RStudio IDE中的Connections窗格，connections包旨在与之集成。 - "R" 代表R语言社区或R语言本身。 ### 压缩包文件名称列表分析 文件名称列表 "connections-master" 暗示了一个可能的GitHub仓库名称或文件夹名称。通常 "master" 分支代表了软件包或项目的稳定版或最新版，是大多数用户应该下载和使用的版本。 ### 总结 综上所述，connections包是一个专为R语言和RStudio IDE设计的软件包，旨在简化数据库连接过程并提供与Connections窗格的集成。它允许用户以一种更为方便的方式打开和管理数据库连接，而不直接提供与Connections窗格的集成。connections包通过读取配置文件和固定连接对象，增强了用户体验。安装connections包需通过remotes包从GitHub获取最新开发版本。标签信息显示了connections包与R语言、RStudio、数据库连接以及R社区的紧密联系。
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