场景：表中因早起原因分别创建两套部门表。概述登录人为A/B不同类型，可选的部门范围不同。但是后来发现B类人员可选A类中部门，故对于B来说 部门取并集！问题：相同名称或类似名称部门怎么办？1.重复2.类似的都要保留一个。然后修改原先数据思路：1.先分词 2.然后比较看相似度/匹配度直接代码： 注意：最后计
整理停用词 去空行和两边的空格#encoding=utf-8
filename = "stop_words.txt"
f = open(filename,"r",encoding='utf-8')
result = list()
for line in f.readlines():
line = line.strip()
if not len(line):
con
中文分词是中文文本处理的一个基础步骤，也是中文人机自然语言交互的基础模块，在进行中文自然语言处理时，通常需要先进行分词。本文详细介绍现在非常流行的且开源的分词器结巴jieba分词器，并使用python实战介绍。jieba分词算法使用了基于前缀词典实现高效的词图扫描，生成句子中汉字所有可能生成词情况所构成的有向无环图(DAG), 再采用了动态规划查找最大概率路径，找出基于词频的最大切分组
jieba【中文分词操作】 目录jieba【中文分词操作】jieba 库是什么jieba库的安装和导入jieba 库的使用1）精确模式：2）全模式：3）搜索引擎模式：4）jieba库常用函数： ——————————————————————————————————————————————————————————————— jieba 库是什么Jieba库是优秀的中文分词第三方库，中文文本需要通过分
上一篇文章说到结巴分词用了包装器实现了在 get_DAG 函数执行器生成了 trie 树。在这篇文章中我们要研究一下jieba分词中的 DAG（有向无环图，全称：directed acyclic graphs ）。在 cut 函数使用正则表达式把文本切分成一个一个短语和句子后，再用 __cut_DAG 函数对其进行分词。这些句子和短语就是 所谓的 sentence。每
import java.io.Reader; import java.util.Set; import org.apache.lucene.analysis.Analyzer; import org.apache.lucene.analysis.LetterTokenizer; import or
原创
2013-01-20 11:18:55
2970阅读
# Java Jieba分词器使用指南
Jieba分词器是一个广泛使用的中文分词工具，它能有效地将连续的汉字文本切分为更小的有意义的单元（词汇）。在Java中使用Jieba分词器，可以帮助我们在文本分析和自然语言处理任务中获得更好的效果。本文将介绍如何在Java中使用Jieba分词器，并提供相关的代码示例。
## 1. 引入依赖
要在Java项目中使用Jieba分词器，首先需要引入相关的依赖
jiebajieba分词的算法主要有以下三种：1、基于统计词典，构造前缀词典，基于前缀词典对句子进行切分，得到所有切分可能，根据切分位置，构造一个有向无环图（DAG）； 2、基于DAG图，采用动态规划计算最大概率路径（最有可能的分词结果），根据最大概率路径分词； 3、对于新词(词库中没有的词），采用有汉字成词能力的 HMM 模型进行切分。jieba分词接下来我们进行jieba分词练习，第一步首先引
jieba分词jieba分词可以参考官方提供的github地址：https://github.com/fxsjy/jieba结巴分词0.4版本以上支持四种分词模式：精确模式：试图将句子最精确地切开，适合文本分析；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paddle模式：利用Pad
好玩的分词——python jieba分词模块的基本用法
jieba（结巴）是一个强大的分词库，完美支持中文分词，本文对其基本用法做一个简要总结。 安装jiebapip install jieba 简单用法结巴分词分为三种模式：精确模式（默认）、全模式和搜索引擎模式，下面对这三种模式分别举例介绍： 精确模式 import jieba
s = u'我想和女朋友一起去北京故宫博物院参观和
文章目录一、jieba简介二、jieba的使用1. 精确模式分词2. 全模式分词3. 搜索引擎模式分词4. 使用用户自定义分词三、hanlp简介四、hanlp的使用1. 使用hanlp进行中文分词2. 使用hanlp进行英文分词五、命名实体识别六、词性标注 一、jieba简介jieba是一个常用的中文分词python库#安装jieba库
pip install jieba#使用jieba库
im
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2023-08-02 13:26:05
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import nltk ##conda install nltk 具体记不清了，需要点击弹窗左侧的stopwords，然后点击右下角的download
from nltk.corpus import stopwords
stopwords = stopwords.words("english")
print(stopwords)##停用词，无太大价值，意义不大的词语 import nltk
f
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2023-06-30 21:58:56
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jieba分词器1.引入jieba库和语料import jieba
content = '深度学习是机器学习的一个子集，传统机器学习中，人们需要对专业问题理解非常透彻，才能手工设计特征，然后把特征交给某个机器学习算法'1)、精准分词：把句子最精确的分开sens_1 = jieba.cut(content,cut_all=False)
print('/'.join(sens_1))可以看到分词结果深
一、查找官方文档1.百度2.完整文档：https://github.com/fxsjy/jieba
二、介绍1.简介 jieba（中文意思是“结巴”）中文文本切分：打造成最好的Python中文分词模块。2.特点支持四种分词模式：
精确模式，试图将句子最精确地切开，适合文本分析；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；搜索引擎模式，
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2023-09-07 17:51:13
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在所有人类语言中，一句话、一段文本、一篇文章都是有一个个的词组成的。词是包含独立意义的最小文本单元，将长文本拆分成单个独立的词汇的过程叫做分词。分词之后，文本原本的语义将被拆分到在更加精细化的各个独立词汇中，词汇的结构比长文本简单，对于计算机而言，更容易理解和分析，所以，分词往往是自然语言处理的第一步。对于英文文本，句子中的词汇可以通过空格很容易得进行划分，但是在我们中文中则不然，没有明显的划分标
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2023-08-19 10:01:49
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jieba 的分词算法 主要有以下三步： 1.基于统计词典，构造前缀词典，基于前缀词典对句子进行切分，得到所有切分可能，根据切分位置，构造一个有向无环图（DAG）； 2.基于DAG图，采用动态规划计算最大概率路径（最有可能的分词结果），根据最大概率路径分词； 3.对于新词(词库中没有的词），采用有汉字成词能力的 HMM 模型进行切分。import jieba
import jieba.posseg
# -*- coding: utf-8 -*-import jiebaimport jieba.analyseimport sysimport codecsreload(sys)sys.setdefaultencoding('utf-8')#使用其
原创
2023-07-11 00:19:57
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本段代码可以完成对文本信息的分词（标注词性）、去停用词、以及存储到本地TXT文件中 1 # coding:utf-8
2 import re
3 import json
4 import jieba.posseg as pseg
5 import string
6 import datetime
7 import zhon.hanzi
8 import get_comment.SQ
python结巴(jieba)分词一、特点1、支持三种分词模式： (1)精确模式：试图将句子最精确的切开，适合文本分析。 (2)全模式：把句子中所有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。2、支持繁体分词3、支持自定义词典二、实现结巴分词的实现原理主要有一下三点：(1)基于Trie树结
# 如何在Java中集成Jieba分词器
Jieba分词器是一个非常流行的中文分词工具。在Java中集成Jieba分词器并不是一件复杂的事情，下面我会详细介绍整个流程以及每一步所需的代码和说明。
## 整体流程
在开始之前，我们把整个流程总结成一个表格，方便我们清楚地了解每一步的作用。
| 步骤 | 描述 |
|------|----------
