jieba分詞、自定義詞典提取高頻詞、詞性標註及獲取詞的位置

支援自定義詞典. 演算法. 基於Trie樹結構實現高效的詞圖掃描，生成句子中漢字所有可能成詞情況所構成的有向無環圖（DAG); 採用了動態規劃查詢最大概率 ... 程式人生>>jieba分詞、自定義詞典提取高頻詞、詞性標註及獲取詞的位置 jieba分詞、自定義詞典提取高頻詞、詞性標註及獲取詞的位置 阿新••發佈：2019-02-05 準備工作 安裝anaconda環境，anaconda環境是一個強大的科學計算環境，自帶python2.7和3.4兩個版本以及很多科學計算庫 安裝完成後配置環境變數，然後在終端用pipinstalljieba安裝結巴分詞庫 jieba介紹 支援三種分詞模式： 精確模式，試圖將句子最精確地切開，適合文字分析； 全模式，把句子中所有的可以成詞的詞語都掃描出來,速度非常快，但是不能解決歧義； 搜尋引擎模式，在精確模式的基礎上，對長詞再次切分，提高召回率，適合用於搜尋引擎分詞。

支援繁體分詞 支援自定義詞典 演算法 基於Trie樹結構實現高效的詞圖掃描，生成句子中漢字所有可能成詞情況所構成的有向無環圖（DAG) 採用了動態規劃查詢最大概率路徑,找出基於詞頻的最大切分組合 對於未登入詞，採用了基於漢字成詞能力的HMM模型，使用了Viterbi演算法 jieba使用 分詞程式碼 我的工程中的程式碼： #encoding=utf-8 importjieba fromastropy.table.np_utilsimportjoin importos importsys f=open(u"爽膚水評論.txt") line=f.readline() f2=file(u"分詞後的爽膚水評論.txt","w+") whileline: seg_list=jieba.cut(line,cut_all=False) seg_list="".join(seg_list) seg_list.encode("utf8") seg_list.decode("utf8") f2.write(seg_list) f2.write("\n") line=f.readline() f2.close() f.close() print"end" 我在工程中通過這段程式碼進行分詞，按行讀入每條評論，進行分詞，然後按行寫入新的txt中。

測試程式碼： #encoding=utf-8 importjieba fromastropy.table.np_utilsimportjoin importos importsys seg_list=jieba.cut("工信處女幹事每月經過下屬科室都要親口交代24口交換機等技術性器件的安裝工作",cut_all=False) seg_list="".join(seg_list) printseg_list 執行結果： Buildingprefixdictfromthedefaultdictionary... Loadingmodelfromcachec:\users\user\appdata\local\temp\jieba.cache Loadingmodelcost0.334seconds. Prefixdicthasbeenbuiltsuccesfully. 工信處女幹事每月經過下屬科室都要親口交代24口交換機等技術性器件的安裝工作 有沒有很強大？ 解析程式碼： jieba.cut(text,cut_all=False) jieba.cut方法有兩個引數，第一個引數是要分詞的String，第二個引數控制是否為全模式切分，True表示全模式。

當然也可以 jieba.cut(text) 預設為精確模式 全模式和精確模式的效果： 【原句】:我來到北京清華大學 【全模式】:我/來到/北京/清華/清華大學/華大/大學 【精確模式】:我/來到/北京/清華大學 自定義詞典新增 用法： jieba.load_userdict(file_name)file_name為自定義詞典的路徑 詞典格式和dict.txt一樣，一個詞佔一行；每一行分三部分，一部分為詞語， 另一部分為詞頻，最後為詞性（可省略），用空格隔開 按TF-IDF提取關鍵詞 importjieba.analyse result=jieba.analyse.extract_tags(sentence,topK) 方法：jieba.analyse.extract_tags(sentence,topK)有兩個引數，第一個為要提取的文字，第二個為要獲取的按tf-idf排序的詞的個數 詞性標註 #encoding=utf-8 importjieba.possegaspseg words=pseg.cut("我愛北京天安門") forwinwords: printw.word,w.flag ---------------------------- 執行結果： 我r 愛v 北京ns 天安門ns 其他 並行分詞、獲取一個詞的位置資訊。

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今後遇到再分析 分詞、詞性標註、按TF-IDF獲取關鍵詞等是NLP任務中最初的幾步，jieba還可以自定義詞典、並行分詞、可謂十分強大！ 至於jieba和其他分詞工具的比較以及jieba分詞的內部演算法，今後討論 Android論模組化 «上一篇 JsBridge原理是啥？下一篇» 相關推薦 jieba分詞、自定義詞典提取高頻詞、詞性標註及獲取詞的位置 準備工作 安裝anaconda環境，anaconda環境是一個強大的科學計算環境，自帶python2.7和3.... pythonjieba分詞自定義字典 python中結巴分詞的準確性比較高，網上有詳細的教程，包括自字義字典的使用方法。

最近在做實驗室的一個小專案，其中有很多實... jieba之sedict（自定義字典） 程式碼：importjieba string="李小福是創新辦主任也是雲端計算方面的專家" #精確模式分詞 cut... Xcode自定義.h和.m中檔案的個性化註釋(公司、版本、作者、版權宣告等) 每個iOS開發者新建class檔案的時候都可以看到檔案最上面宣告的一些基本資訊。

而這些資訊都是預設的，我們現... 自定義的tabbar在跳轉之後隱藏tabbar後，tabbar原來的位置不能響應點選事件，這樣解決 yourInnerViewController.h... HTML5--表單新特性使用自定義錯誤提示訊息validity屬性 一、HTML5表單新特性 這裡由於不是本文的主要內... jieba分詞自定義詞典    從語料庫down下來的詞頻表，結合業務實際分詞進行調優，新增雲端計算（jieba無法準確劃分該詞）等詞及詞頻，down... jieba分詞自定義詞典問題 只對長詞起作用 對如果定義的詞比jieba自己分的短，則沒有用 下面是三種分詞方式的影響 原始： #encodin... python分詞、自定義詞表、停用詞、詞頻統計與權值（tfidf）、詞性標註與部分詞性刪除 #-*-coding:utf-8-*- """ CreatedonTueApr1715:11:442018... 吐血中，呼叫分享到微信好友，載入的網路圖片顯示不出來，微信分享，自定義分享標題、內容描述關鍵詞限制（紅包） 太坑爹了，嘗試吐血後，總結一番，這種問題，讓我從何說說起啊！！！！！！！分享後，自己能看到，自己分享的連結圖片，被分享人竟然看... 搜尋 基礎教學 Mysql入門 Sql入門 Android入門 Docker入門 Go語言入門 Ruby程式入門 Python入門 Python進階 Django入門 Python爬蟲入門 最近訪問 jieba分詞、自定義詞典提取高頻詞、詞性標註及獲取詞的位置 python實現高精度乘法 cisco命令+login與login+local的區別 金融時間序列分析:+10.+ARMA模型例項（R，Python） 1+、GO簡介及環境 WPS怎麽轉成PPT文件 LU分解+python 一元錢分成1,2,5分錢分配方案 臨時新增環境變數 c+++STL+學習筆記(pair+和+set)