自然语言处理中的中英文分词工具 - CSDN博客

jieba中文分词. jieba 是目前最好的Python 中文分词组件，它主要有三种分词模式：精确模式、全模式、搜索引擎模式。

自然语言处理中的中英文分词工具 1day1hae 于 2020-06-1808:01:29 发布 1453 收藏 10 文章标签： 自然语言处理 python 版权声明：本文为博主原创文章，遵循CC4.0BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。

本文链接：https://blog.csdn.net/weixin_43442997/article/details/106807088 版权 自然语言处理中的中英文分词工具 jieba中文分词jieba库的安装jieba的基本功能jieba运用实例 nltk英文分词nltk及nltk_data的安装nltk的基本功能nltk运用实例 总结 分词是自然语言处理的基础，分词的准确度直接决定了后面的词性标注、句法分析、词向量以及文本分析的质量。

英文语句使用空格将单词进行分隔，除了某些特定词，如NewYork等。

但中文不同，天然缺少分隔符，需要自行分词和断句。

目前，中文常用的分词工具有jieba“结巴”中文分词、哈工大LTP等；英文常用的分词工具有nltk等。

jieba中文分词 jieba是目前最好的Python中文分词组件，它主要有三种分词模式：精确模式、全模式、搜索引擎模式。

jieba库官方文档链接:https://github.com/fxsjy/jieba. jieba库的安装 全自动模式：easy_installjieba或者pipinstalljieba/pip3installjieba半自动模式：先下载http://pypi.python.org/pypi/jieba/，解压后运行pythonsetup.pyinstall jieba的基本功能 1.分词其中主要有三种分词模式，各自功能如下：（1）精确模式：试图将句子最精确地切开，适合文本分析（2）全模式：把句子中所有的可以成词的词语都扫描出来,速度非常快，但是不能解决歧义，且存在一些冗余数据（3）搜索引擎模式：在精确模式的基础上，对长词再次切分，提高召回率，适合用于搜索引擎分词 importjieba seg_str="请问同济大学在哪里" #精简模式 print("".join(jieba.lcut(seg_str))) #全模式 print("".join(jieba.lcut(seg_str,cut_all=True))) #搜索引擎模式 print("".join(jieba.lcut_for_search(seg_str))) 分词后的句子依次为： 请问同济大学在哪里 请问同济同济大学大学在哪里 请问同济大学同济大学在哪里 2.词性标注jieba.posseg.dt为默认词性标注分词器。

importjieba.possegaspseg words=pseg.cut("请问同济大学在哪里")#词性标注 forword,flaginwords: print('%s%s'%(word,flag)) 词性标注后的结果为： 请问v 同济大学nt 在p 哪里r 3.加载自定义词典及调节词频 （1）jieba.load_userdict(file_name)：其中file_name为文件类对象或自定义词典的路径。

词典格式：每行分为词语、词频（可省略）、词性（可省略）三部分，用空格隔开。

下面为词典实例： 同济大学100n 云计算5 （2）suggest_freq(segment,tune=True)：调节单个词语的词频，使其能（或不能）被分出来。

importjieba words=jieba.cut("请问同济大学在哪里",HMM=False) jieba.suggest_freq(('在哪里'),True)#不划分“在”和“哪里” print(''.join(words)) 运行结果为： 请问同济大学在哪里 jieba运用实例 利用下面的文字进行词频统计： 6月12日凌晨0点，周杰伦最新单曲正式上线，仅上线1小时销售量就超过百万张，预计今天这首单曲的销量仍然会继续攀升。

这次新歌的歌名叫做《Mojito》，翻译成中文是莫吉托，一种巴西鸡尾酒，怪不得观看这首歌MV的时候，感受到一股很浓烈的异域风情呢。

在分词前首先去掉里面包含的数字和符号，以避免对统计的影响，采用的是精确模式下的分词。

importjieba importre fromcollectionsimportCounter cut_words="" forlineinopen('word.txt',encoding='utf-8'): line.strip('\n') line=re.sub("[A-Za-z0-9\：\·\—\，\。

\“\”]","",line)#去除标点符号和数字 seg_list=jieba.cut(line,cut_all=False) cut_words+=("".join(seg_list)) all_words=cut_words.split() count=Counter() forxinall_words:#统计词频 iflen(x)>=1andx!='\r\n': count[x]+=1 for(k,v)incount.most_common(2):#输出词频最高的前两个词 print("%s:%d"%(k,v)) 最终统计结果为： 的:4 单曲:2 nltk英文分词 nltk是情感分析、文本相似度、文本分类等自然语言处理中的经典应用。

nltk的官方文档链接为：http://www.nltk.org/. nltk及nltk_data的安装 nltk的安装与jieba类似： 全自动模式：pipinstallnltk/pip3installnltk半自动模式：先下载http://pypi.python.org/pypi/nltk/，解压后运行pythonsetup.pyinstall nltk_data中集成了语料与模型等的包管理器，官方文档所介绍安装操作为：命令行输入python后进入交互页面，依次输入importpython及nltk.download()即可下载。

但我实际操作时一直卡在download界面，对于这种情况的解决方案是：在https://github.com/nltk/nltk_data/tree/gh-pages下载nltk_data压缩包，解压后放入python文件夹内即可。

nltk的基本功能 1.分词nltk.sent_tokenize(text)：按句子进行分割nltk.word_tokenize(sentence)：按词语进行分割 importnltk #按句子分割 sents=nltk.sent_tokenize("Howareyou?Wishyouhaveagoodday!") word=[] forsentinsents: word.append(nltk.word_tokenize(sent)) print(word) #按单词分割 text=nltk.word_tokenize("wishyouhaveagoodday!") print(text) 运行结果： [['How','are','you','?'],['Wish','you','have','a','good','day','!']] ['wish','you','have','a','good','day','!'] 2.词性标注nltk.pos_tag(list)：将句子按词分割后进行标注词性 importnltk document='wishyouhaveagoodday' sentences=nltk.sent_tokenize(document) forsentinsentences: print(nltk.pos_tag(nltk.word_tokenize(sent))) 标注结果为： [('wish','NN'),('you','PRP'),('have','VBP'),('a','DT'),('good','JJ'),('day','NN')] 3.去除停用词去除类似the,a,of等语义无价值的词，其中可选语言种类。

fromnltk.corpusimportstopwords filtered_words=[wordforwordinword_listifwordnotinstopwords.words('english')] nltk运用实例 利用nltk实现朴素贝叶斯分类器，其中数据选择的是nltk_data/corpus中的电影评论数据集，数据集中分为"pos"和"neg"两个类别，通过分类器判断评论的类别。

importnltk importrandom fromnltk.corpusimportmovie_reviews documents=[(list(movie_reviews.words(fileid)),category)forcategoryinmovie_reviews.categories()forfileidinmovie_reviews.fileids(category)] random.shuffle(documents) #划分训练和测试数据 features=[(document_features(d),c)for(d,c)indocuments] train_data,test_data=features[100:],features[:100] #朴素贝叶斯测试准确率 classifier=nltk.NaiveBayesClassifier.train(train_data) print(nltk.classify.accuracy(classifier,test_data)) 测试出的准确率为： 0.48 总结 以上是对中英文分词工具的基础学习，更多功能以及在自然语言处理领域的应用在之后的学习中进行补充。

1day1hae 关注 关注 0 点赞 踩 0 评论 10 收藏 打赏 扫一扫，分享内容 点击复制链接 英文分词工具 10-28 这是一个英文分词工具里面有详细的介绍使用方法 4.2英文分词及词性标注 journeyend的专栏 02-22 1万+ 转载自：https://datartisan.gitbooks.io/begining-text-mining-with-python/content/%E7%AC%AC4%E7%AB%A0%20%E5%88%86%E8%AF%8D%E4%B8%8E%E8%AF%8D%E6%80%A7%E6%A0%87%E6%B3%A8/4.2%20%E8%8B%B1%E6%96%87%E5%88%86%E8%A... 参与评论 您还未登录，请先 登录 后发表或查看评论 Jieba、NLTK等中英文分词工具进行分词 热门推荐 ding_programmer的博客 03-20 2万+ 实验目的： 利用给定的中英文文本序列（见Chinese.txt和English.txt），分别利用以下给定的中 英文分词工具进行分词并对不同分词工具产生的结果进行简要对比分析。

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于是乎，需要手动下载，这里我已经打包好了，百度提取即可。

链接：https://pan.baidu.com/s/1ddVRG86W-dyk 英文文本分词处理（NLTK） sk_berry的博客 04-02 9855 1、NLTK的安装 首先，打开终端（AnacondaPrompt）安装nltk： pipinstallnltk 打开Python终端或是Anaconda的Spyder并输入以下内容来安装NLTK包 importnltk nltk.download() 注意:详细操作或其他安装方式请查看Anaconda3安装jieba库和NLTK库。

2、NLTK分词和分句  由于英语的句子基... 自然语言处理（一）——中英文分词 南木的博客 05-24 4649 文章目录一、Jieba分词二、SnowNlp分词三、nltk分词四、thunlp分词五、nlpIR分词六、Stanford分词七、结论 中英文分词工具有很多，今天我们来使用Jieba分词、SnowNlp分词、nltk分词、thunlp分词、NLPIR分词、Stanford分词等六种分词工具来对给定中英文文本进行分词。

一、Jieba分词 结巴分词是用于中文分词的分词工具，安装与使用都比较容易掌握，... 自然语言处理之词性标注 CSAIWQYB 08-27 2978 词性标注作为NLP领域的一项基本任务，其与分词任务同等重要，是很多任务的基础，比如句法分析，命名实体识别等。

命名实体识别在一定程度上也属于标注任务，不过，难度相比一般的词性标注而言，上升了不少。

对于词性标注而言，不论是中文还是英文，其难点在于对于不同的语境，词性的多变化；另一方面，随着社会的发展，很多词都会潜移默化的产生额外的词性。

相信这些现象，大家都有所感触，也经常遇到这些情况，... 自然语言处理之中文分词工具介绍 qq_43350003的博客 03-31 338 1.中文分词工具介绍 1.1jieba jieba分词是国内使用人数最多的中文分词工具。

jieba分词支持三种模式： （1）精确模式：试图将句子最精确地切开，适合文本分析； （2）全模式：把句子中所有的可以成词的词语都扫描出来,速度非常快，但是不能解决歧义； （3）搜索引擎模式：在精确模式的基础上，对长词再次切分，提高召回率，适合用于搜索引擎分词。

jieba分词过程中主要涉及如下几种算法：... 自然语言处理——中英文分词 weixin_44853840的博客 04-26 709 英文分词 英文原文：itisagoodday! 分词结果：it,is,a,good,day,! 通过上面的英文分词例子，可以发现英文文本词与词之间有空格或者标点符号，如果想要对这种普通的英文文本进行分词的话是不需要什么算法支撑，直接通过空格或者标点来将文本进行分开就可以完成英文分词。

如果要对多个英文文本分词，要求同时以,，.，?，!，五个符号分词。

为了方便调用，我们将代码写成一个函数。

首先对原文本以其中一个规则切分后，再对分好后的文本进行下一个规则的... 只针对中英文混合分词的中文分词器 lzj0470的专栏 12-02 966 该版本说明 1、只针对中英文混合分词 需要一些中文和英文连在一起 代码设置如下： [code="java"]Utility.SEPERATOP_E="1234567890升级到";[/code] 例子: [code="java"]workerwork=newworker(); Utility.SEPERATOP_E="1234567890升级到年月号M"; ... 3.ElasticSearch分词器，包括默认分词器、英文分词器、中文分词器 名猿陈大浏的博客 08-28 1626 导图（用于总结和复习） ​ ​ 注：使用GET/test/_analyze可以使用分词器查看分词结果，例： 以上用例是使用analyzer指定英文分词器查看分词结果，如果field是索引里的字段，会使用字段指定的分词器进行分词。

接下来进入测试。

默认分词器 默认使用stander分词器 在不标明的时候都是使用默认的stander分词 在建索引的时候，使用analyzer指定字段分词器 测试数据： #1.删除/test下的测试数据 DELETE/test/ 【英文分词】英文分词处理中遇到的问题 journeyend的专栏 02-22 2719 之前一直和中文的自然语言处理打交道，最近因为工作关系需要进行英文相关的自然语言处理，本以为相对较难中文的NLP都搞的定，英文的还不是手到擒来:-)事实证明不同语系的NLP之间存在着较大的差异。

中文虽然和拉丁语系的语音相比更为繁琐，由拼音组成字音，再有字组成词语，词语组成句子文章等等等。

但英语等拉丁语系语种以字母组成单词，而单词直接组成句子文章。

虽然看上去好像省略了中文中字到词的一部，但并不是简单... 自然语言处理之中文分词工具汇总 weixin_44166997的博客 12-30 252 1，jieba库最基础得分词库（pipinstalljieba) importjieba jieba.load_userdict('xxx.txt')#加载自定义词 deffunc_jieba(): posseg_ret=jieba.posseg.cut('这衣服都起球了，给我退了吧') list_jieba=[iforiinposseg_ret] ... 加个ing是什么意思_ing是什么意思? weixin_39788382的博客 12-21 1514 展开全部ing在英语中，是动词的一种后缀，是进行时态的动词一种分词形式。

在英语中，ing是动词的一种后缀(即在62616964757a686964616fe58685e5aeb931333366306434动词后加上该后缀)，是进行时态(be+doing)的动词一种分词形式。

某些动词之后加上该后缀可以变为其名词形式。

某些动词之后加上该后缀可以变为其名词形式，如：swim→swimming动词变为进... NLP自然语言处理中英文分词工具集锦与基本使用介绍 adnb34g的博客 05-31 491 一、中文分词工具 （1）Jieba （2）snowNLP分词工具 （3）thulac分词工具 （4）pynlpir分词工具 （5）StanfordCoreNLP分词工具 1.fromstanfordcorenlpimportStanfordCoreNLP 2.withStanfordCoreNLP(r'E:\Users\EternalSu... 自然语言处理中英文分词、词性标注与命名实体识别——文本和代码 05-24 中英文分词工具有很多，今天我们来使用Jieba、SnowNlp、nltk、thunlp、NLPIR、Stanford等六种工具来对给定中英文文本进行分词、词性标注与命名实体识别。

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