相对于英文而言，中文在计算机处理方面有个必须要面对的问题就是中文分词，英文的单词都是空格间隔的，而中文的词语则不同，所以用程序解决中文分词，在很多自然语言处理方面都是首要进行的步骤。 其中最简单的就是最大匹配的中文分词了，比如“今天天气不错”可以分词为“今天/天气/不错”，但是面对一些有歧义的句子时却显得捉襟见肘，于是“南京市长江大桥”就会被分成“南京市长/江/大桥”而不是“
如何下载建国门街道卫星地图高清版大图建国门街道行政区域简介 建国门街道位于北京市东城区东南部。辖域南北最长1750米，东西均宽为1522米，街道地域呈“三横三纵”路网格局，三横：金宝街、长安街、北京站东、西街；三纵：东单北大街、朝内南小街、东二环路。文件参数名称：建国门街道高清版大图(卫星地图)比例尺：1
1 简介基于Python中诸如matplotlib等功能丰富、自由度极高的绘图库，我们可以完成各种极富艺术感的可视化作品，关于这一点我在系列文章在模仿中精进数据可视化中已经带大家学习过很多案例了。而今天我要给大家介绍的这个Python库prettymaps非常的有趣，基于它，我们只需要简单的代码就可以对地球上给定坐标和范围的任意地区进行地图可视化????。 2 利用prettymaps快速制作海
转载
2023-09-28 16:54:56
20阅读
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闲逛。'cut = jieba.cut(s)
print '【Output】'
print cut
print ','.join(
转载
2023-06-20 10:54:38
260阅读
1.分词import jieba
#全模式 , HMM 代表新词发现模式，一般关闭
seg_list = jieba.cut("我来到北京清华大学",cut_all = True, HMM = False)
我 来到 北京 清华 清华大学 华大 大学
#精确模式
seg_list = jieba.cut("我来到北京清华大学",cut_all = False) #默认是 False
我 来到 北
转载
2023-08-06 13:32:00
122阅读
中文分词技术中文自动分词可主要归纳为“规则分词”“统计分词”和“混合分词”，规则分词主要是通过人工设立词库，按照一定方式进行匹配切分，实现简单高效，但对新词很难进行处理，统计分词能够较好应对新词发现能特殊场景，但太过于依赖语料的质量，因此实践中多是采用两者的结合，即混合分词。1.1 规则分词基于规则的分词是一种机械分词方法，主要是通过维护词典，在切分语句时，将语句的每个字符串与词表中的词进行逐一匹
转载
2023-05-28 18:15:01
87阅读
最近我在学习自然语言处理，相信大家都知道NLP的第一步就是学分词，但分词≠自然语言处理。现如今分词工具及如何使用网上一大堆。我想和大家分享的是结巴分词核心内容，一起探究分词的本质。(1)、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成词情况所构成的有向无环图什么是DAG(有向无环图)？例如，句子“去北京大学玩”对应的DAG为{0:[0], 1:[1,2,4], 2:[2], 3:[3,4
转载
2023-08-08 13:58:17
54阅读
pkuseg-python：一个高准确度的中文分词工具包pkuseg-python简单易用，支持多领域分词，在不同领域的数据上都大幅提高了分词的准确率。目录主要亮点pkuseg是由北京大学语言计算与机器学习研究组研制推出的一套全新的中文分词工具包。pkuseg具有如下几个特点：高分词准确率。相比于其他的分词工具包，当使用相同的训练数据和测试数据，pkuseg可以取得更高的分词准确率。多领域分词。不
转载
2023-06-30 17:20:18
120阅读
python做的好的分词应该就是结巴分词了，不但速度快，还可以自定义词库，对于SE来说一般应用于词库的维护，比如，通过分词后可以根据词性去除掉停词，再根据TF-IDF过滤高频词（没用的），还得做一些拼错的，多种称呼其实一样的的等也得做一下分类。最后就是关键词分类了，分类我是人工的，太失败了是吧，见笑，像我连阿里巴巴国际站也做，我这个行业的关键词的分类还好，特征比较明显，主要可能是英文的关系吧，不过
转载
2023-05-27 17:05:22
93阅读
目录1、问题背景2、解决思路3、实现方法4、代码5、注意事项 1、问题背景用Python实现一个分词的功能。即从一段英文中，提取所有单词（不重复），并记录单词出现的频率。这个功能是比较好做的，直接就判断单词的分隔符在哪里？比如“I love China！And you？”这句话空格肯定是单词之间的分隔符，另外一些标点符号也是单词之间的分隔符。2、解决思路这里有三种办法： 1）一个个字符遍历，遇到
转载
2023-11-21 21:14:29
206阅读
文章目录1.前言2.简单上手1）安装jieba2)jieba的常用函数示例3）解决paddlepaddle-tiny==1.6.1的安装示例继续3.jieba背后的“黑科技”算法原理 1.前言项目Github的地址：https://github.com/fxsjy/jiebajieba是一个开源的中文分词库。广泛用于文本分析、词云绘制、关键词提取、自然语言处理等领域。并且容易上手，还支持繁体中文
转载
2023-09-18 21:23:04
112阅读
中文分词就是将一个汉字序列切分成一个一个单独的词。例如： 另外还有停用词的概念，停用词是指在数据处理时，需要过滤掉的某些字或词。一、jieba库安装过程见： jieba库的基础与实例：jieba库基础功能1.分词函数jieba.cutimport jieba
for i in jieba.cut("我爱python"):
print(i,end=' ')#利用end参数取消换行
--输出
转载
2023-09-14 16:51:48
40阅读
写在前面入坑自然语言处理，最基本的就是要做文本挖掘，而首先要做的就是文本的预处理。自然语言处理的主要流程可以表示为： 文本->分句->分词->词性标注->短语分析->句法分析->语义分析->语篇分析->理解分句这部分一般有标点符号分割，便于处理。于是首先要做的就是分词。英文单词天然有空格隔开容易按照空格分词，但是也有时候需要把多个单词做为一
转载
2023-08-15 12:19:29
63阅读
python实现分词和词云一、下载相关的资源库1.1 jieba分词1.2 wordcloud二、词云制作2.1 分词2.2 制作词云2.3 运行输出三、踩坑记录 本次制作词云的目的是找出物联网专业职位所需技能的关键词，首先爬取了boss直聘和智联招聘上的物联网专业职位的技术要求，爬取方法参考 链接。 一、下载相关的资源库1.1 jieba分词官网：https://pypi.org/proje
转载
2023-09-24 22:25:30
53阅读
文章目录1.特点2.安装说明安装示例下载：安装：测试：3.算法4.主要功能(1)分词(2)添加自定义词典载入词典调整词典(3)关键词提取一、基于 TF-IDF 算法的关键词抽取二、基于 TextRank 算法的关键词抽取小应用：查看《西游记》这本书的人物关系。(4)词性标注(5)Tokenize：返回词语在原文的起止位置(6)命令行分词 中文分词的工具有很多种，例如HanLP、jieba分词、
转载
2024-06-03 20:41:19
41阅读
特点1，支持三种分词模式： a,精确模式，试图将句子最精确地切开，适合文本分析； b,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； c,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，
转载
2023-07-07 09:09:32
79阅读
使用jieba库进行分词安装jieba就不说了，自行百度！ import jieba 将标题分词，并转为list seg_list = list(jieba.cut(result.get("title"), cut_all=False)) 所有标题使用空格连接，方便后面做自然语言处理 para = para + " ".join(seg_list) 将分词后的标题（使用空格分割的标题）
转载
2023-08-25 22:56:47
73阅读
2019-12-12中文文本分词和词云图具体功能介绍与学习代码： import jieba
a="由于中文文本的单词不是通过空格或者标点符号来进行分割"
#jieba.lcut()s是最常用的中文分词函数，用于精准模式，即将字符串分割为等量的中文词组，返回结果是列表类型
print(jieba.lcut(a))
#jieba.lcut(s,cut_all=True):用于全模式，即将字符
转载
2023-06-18 20:31:25
238阅读
jieba中文分词库及应用1.jieba库是优秀的中文分词第三方库。2.jieba库的分词模式2.jieba库的一些操作函数 1.jieba库是优秀的中文分词第三方库。英文文本中，各个单词间本来就有空格将它们隔开，而在中文文本里面，词语和词语之间是相连的，不能通过简单的以空格来切片文章(通过str.split(" ")方法)，因此就需要用到jieba库。2.jieba库的分词模式1.jieba分
转载
2024-05-07 19:51:42
28阅读
一、前言在日常工作或者生活中，有时候会遇到词频分析的场景。如果是要进行词频分析，那么首先需要对句子进行分词，将句子中的单词进行切割并按照词性进行归类。 在Python中有个第三方库叫jieba(结巴)，可以对文章或者语句进行分词。不得不佩服这个库的作者，真是个取名鬼才：)二、分词2.1 安装库jieba库github地址 jieba库官方给出了3中安装库的方式，分别如下：全自动安装： easy_i
转载
2023-09-12 11:10:39
55阅读
