word自定义词典下载
时间: 2023-12-18 07:04:17 浏览: 34
您可以通过以下步骤下载 Word 的自定义词典:
1. 打开 Word 文档,选择“文件”菜单,然后单击“选项”。
2. 在“Word 选项”对话框中,选择“校对”。
3. 单击“自定义词典”按钮。
4. 在“自定义词典”对话框中,选择“编辑”按钮。
5. 在“编辑自定义词典”对话框中,选择“新建”按钮。
6. 为自定义词典命名,并选择保存位置。
7. 下载需要添加到自定义词典中的单词列表。
8. 将单词列表复制到“编辑自定义词典”对话框中,每个单词占一行。
9. 单击“添加”按钮,将单词添加到自定义词典中。
10. 单击“关闭”按钮,保存自定义词典并关闭对话框。
完成上述步骤后,您的自定义词典就会被 Word 所识别并应用于您的文档中。
相关问题
python jieba 构建自定义词典
Python中的jieba分词库非常方便,但有时候我们可能需要通过自定义词典来增加词汇量,使得分词更加准确。对于jieba,我们可以很方便地加入自定义的词典。
首先,我们需要创建一个文本文件,每行一个自定义词汇。每个词汇需要按照以下格式进行输入:word1 frequency1 pos1\nword2 frequency2 pos2\n … 其中,word为词汇,frequency为词频,pos为词性,但是如果没有规定,则pos部分可以省略。例如:
学术 5 n
大数据 3
计算机科学 10
之后,我们可以使用jieba库提供的add_word和load_userdict两个方法来增加自定义词典。其中,add_word方法可以只增加一个词汇,而load_userdict方法则可以读取整个自定义词典文件。例如:
import jieba
jieba.add_word('大数据') # 添加一个单独的词汇
jieba.load_userdict('userdict.txt') # 加载整个自定义词典文件
使用自定义词典之后,我们可以对文本进行分词并查看分词结果,例如:
import jieba
text = '大数据是计算机科学中的一个分支,其涉及到大规模数据的处理和分析。'
seg_list = jieba.cut(text, cut_all=False)
print('/'.join(seg_list))
结果如下:
大数据/是/计算机科学/中/的/一个/分支/,/其/涉及到/大规模/数据/的/处理/和/分析/。
我们可以看到,添加了自定义词典后,jieba分词将“大数据”识别为一个单独的词汇,从而得到了比不添加自定义词典更准确的分词结果。
利用语料库训练词向量时,如何加载自定义词典
在训练词向量时,可以通过加载自定义词典的方式来增强模型的词汇表现能力。一般而言,词典的格式为一个词一个词汇,每个词汇占一行,词汇的格式为单词+空格+词频。
在使用gensim库训练词向量时,可以通过Word2Vec的参数中的sentences参数传入训练语料库的路径,通过参数size指定词向量的维度,通过参数min_count指定词频的阈值,通过参数workers指定训练的线程数等等。
同时,可以通过Word2Vec的参数中的load_word2vec_format方法加载预训练的词向量模型,通过增加binary参数指定是否是二进制文件,通过增加limit参数指定读取词向量的行数,通过增加encoding参数指定词向量文件的编码方式等等。
例如,可以使用如下代码来加载自定义词典:
```
from gensim.models import Word2Vec
sentences = Path('corpus.txt').read_text(encoding='utf-8').split('\n')
sentences = [sentence.split() for sentence in sentences]
model = Word2Vec(sentences, size=100, min_count=5)
model.build_vocab(sentences, update=True)
model.train(sentences, total_examples=model.corpus_count, epochs=5)
model.wv.save_word2vec_format('model.bin', binary=True)
```
其中,corpus.txt为训练语料库的路径,size为词向量的维度,min_count为词频的阈值。最后,词向量模型会被保存在model.bin文件中。