实验名称:对文本数据进行处理 用三种模式将文本句子 “最小的能够独立活动的有意义的语言成分”进行分词 句子如下“2018年世界杯小组赛抽签在莫斯科克里姆林宫举行 1. 实验方法: 2.算法描述(可用文字描述,也可用流程图): 3.源代码:
时间: 2024-04-04 18:30:26 浏览: 14
1. 实验方法:
本实验将使用三种不同的模式对文本句子进行分词,包括精准模式、全模式和搜索模式。其中,精准模式将只返回匹配的最长词语,全模式将返回所有可能的词语,而搜索模式将根据句子中的词语进行动态匹配。
2. 算法描述:
(1)精准模式算法:
使用jieba库中的精准分词算法,该算法采用了基于前缀词典实现的最大概率路径算法,对于每个待分词的文本句子,将其拆分成若干个单词,然后通过对所有可能的组合进行评分,找出最优的分词结果。
(2)全模式算法:
同样使用jieba库中的全模式分词算法,该算法将句子中的所有可能的词语都分出来,不考虑词语之间的关联性,因此适用于一些需要全盘考虑句子中所有可能词语的场景。
(3)搜索模式算法:
仍然使用jieba库中的搜索模式分词算法,该算法与精准模式算法类似,但是会动态调整分词策略,根据句子中的词语动态匹配,以提高分词效果。
3. 源代码:
import jieba
# 精准模式
seg_list = jieba.cut("最小的能够独立活动的有意义的语言成分", cut_all=False)
print("精准模式:", "/".join(seg_list))
# 全模式
seg_list = jieba.cut("最小的能够独立活动的有意义的语言成分", cut_all=True)
print("全模式:", "/".join(seg_list))
# 搜索模式
seg_list = jieba.cut_for_search("最小的能够独立活动的有意义的语言成分")
print("搜索模式:", "/".join(seg_list))