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 16:52:29 浏览: 148
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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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jieba-0.42.1.zip

import jieba.posseg as pseg words = pseg.cut(text) for word, flag in words: print(f"{word} - {flag}") 这将输出每个词及其对应的词性，如名词(n)、动词(v)等。 关键词提取是jieba的另一个亮点，利用TF-...
whl

jieba-0.42.1-py3-none-any.whl

文件格式:whl安装步骤：切换到whl路径执行pip install [whl文件名]注意whl对应python版本

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...

import matplotlib.pyplot as pit import matplotlib.pyplot as plt from wordcloud import WordCloud text = open().read() text = " ".join(jieba.cut(text)) wc = WordCloud(font_path = "",width = 500,height = 300,mode="RGBA",backgroud_color=None).generate(text) plt.imshw(wc,interpolation="") plt.axis("") plt.show() wc.to_file("")

text = " ".join(jieba.cut(text)) # 使用结巴分词对文本进行分词 wc = WordCloud(font_path ="path/to/font.ttf", width = 500, height = 300, mode="RGBA", background_color=None).generate(text) # 使用...

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...

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