如果程序运行所需要的可执行文件、脚本或者配置文件在Hadoop集群的计算节点上不存在，则首先需要将这些文件分发到集群上才能成功进行计算。Hadoop提供了自动分发文件和压缩包的机制，只需要在启动Streaming作业时配置相应的参数。以下为介绍与对比：more：http://hadoop.apache.org/mapreduce/docs/current/streaming.html用-file分
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2023-08-18 21:03:33
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概述 结巴分词是一款非常流行中文开源分词包，具有高性能、准确率、可扩展性等特点，目前主要支持python，其它语言也有相关版本，好像维护不是很实时。分词功能介绍 这里只介绍他的主要功能:分词，他还提供了关键词抽取的功能。精确模式 默认模式。句子精确地切开，每个字符只会出席在一个词中，适合文本分析；Print "/".jo
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2023-06-14 15:29:52
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2021SC@SDUSC 文章目录jieba特点安装说明算法主要功能1. 分词更多代码阅读及测试（分词）2. 添加自定义词典载入词典调整词典更多代码阅读及测试（词典操作）3. 关键词提取基于 TF-IDF 算法的关键词抽取基于 TextRank 算法的关键词抽取基本思想:使用示例:更多代码阅读及测试（关键词提取）4. 词性标注更多代码阅读及测试（词性标注）5. 并行分词更多代码阅读及测试（并行分词
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2023-08-11 17:15:37
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Github：结巴分词地址 https://github.com/fxsjy/jieba
几种分词方法的简单使用：
一 . jieba
安装、示例
pip install jieba，jieba分词的语料
一、jieba的使用举例jieba的简单使用 我们根据作者的 github的例子来编写一个自己的例子，代码如下：# encoding=utf-8
import jieba
seg_list = jieba.cut("去北京大学玩123", cut_all=True)
print("Full Mode: " + "/".join(seg_list)) # 全模式
seg_list = jie
一 分词原理利用中文词库，确定汉字之间的相关概率，将汉字件概率大的组成词组，形成分词结果。另外，在一些情况下，需要自定词组时，也可以自行定义。二 jieba库的使用jieba库分词有三种模式：精确模式，全模式和搜索引擎模式 精确模式：精确模式：把文本精确分开，不存在冗余单词全模式：把文本中所有可能的词扫描出来，存在冗余搜索引擎模式：在精确模式基础上，对长词再次拆分常用函数函数描述jieba.lcu
jieba的作用只有分词吗？ 简介jieba（结巴）是百度工程师Sun Junyi开发的一个开源库，在GitHub上很受欢迎，使用频率也很高。GitHub链接：https://github.com/fxsjy/jieba jieba最流行的应用是分词，包括介绍页面上也称之为“结巴中文分词”，但除了分词之外，jieba还可以做关键词抽取、词频统计等。 jieba支持四种
Jieba 是一个用于中文分词的开源库，特别适合处理中文文本。它的名字“结巴”来源于中文“结巴”（stutter），是因为该库能够将中
一. 三种模式 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。 二. 算法 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
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2019-03-26 11:01:00
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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
1、结巴的简单使用from __future__ import unicode_literals
import sys
sys.path.append("/opt/python_workspace/jieba_demo/jieba-master/")
import jieba
import jieba.posseg
import jieba.analyse
print('='*40)
prin
本文实例讲述了Python基于jieba库进行简单分词及词云功能实现方法。分享给大家供大家参考，具体如下：目标：1.导入一个文本文件2.使用jieba对文本进行分词3.使用wordcloud包绘制词云环境：Python 3.6.0 |Anaconda 4.3.1 (64-bit)工具：jupyter notebook从网上下载了一篇小说《老九门》，以下对这篇小说进行分词，并绘制词云图。或点击此处本
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2023-09-15 16:42:21
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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
环境： Python3.6 + windows10jieba介绍以及分词的原理1. jieba 是Python中的优秀的中文分词第三方库 --中文文本需要通过分词获得单个的词语2. jieba 库提供三种分词模式 ，最简单只需要掌握一个函数3.jieba库的安装 只需要在cmd 中， pip 
安装：https://github.com/fxsjy/jieba下载安装包 解压后 进入文件夹 cmd运行：Python setup.py install使用：分词：（test.py）import jieba
result = jieba.cut("我叫张海鸥")
print("/".join(result))
>>>我/叫/张/海鸥 分词+标签：(test_b
从github上下载源代码后，打开 文件夹 jieba，找到__init__.py，结巴分词最主要的函数 cut 就定义在这个文件中。这个函数的前半部分主要是根据用户指定的模式 用 正则表达式 将输入的文本 分块(block)。然后针对每一块进行分词，默认情况(精确模式)下使用的 块的分词函数叫 __cut_DAG 。__cut_DAG 函数调用了 get_DAG(senten
输入 本篇文章中采用的是对京东某商品的2000个正面评价txt文档和2000个负面评价txt文档，总共是4000个txt文档。 一个正面评价txt文档中的内容类似如下：1 钢琴漆，很滑很亮。2 LED宽屏，看起来很爽3 按键很舒服4 活动赠品多 一个负面评价txt文档中的内容类似如下：送货上门后发现电脑显示器的两边有缝隙；成型塑料表面凹凸不平。做工很差，，，，， 输出 首先
最近在做自然语言处理，需要对文本进行分词，我使用的是jieba分词，记录一下安装的步骤防止自己会忘记，前期在学习神经网络的时候安装了anaconda,所以我的python环境有点乱1、查看电脑的python 2、下载安装jieba官网：https://pypi.org/project/jieba/#files 安装到python目录下，随便那个路径但是要
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2023-06-14 15:28:38
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作为我这样的萌新，python代码的第一步是：#coding=utf-8环境：python3.5+jieba0.39一、jieba包安装方法：方法1：使用conda安装 conda install jieba(首先使用conda search jieba查看远程仓库有没有jieba资源，有的话就方法一安装，没有用方法二 ，原则是优先使用conda，其次选用pip)方法2：使用pip安装 pip i
jieba库是一款优秀的 Python 第三方中文分词库，利用一个中文词库，确定汉字之间的关联概率，汉字间概率大的组成词组，形成分词结果目录jieba库的安装与引用安装引用jiaba库分词功能说明jieba.cut 和 jieba.lcut1.精确模式2.全模式 3.搜索引擎模式4. paddle模式5.向分词词典添加新词6. jieba.Tokenizer(dictionary=DEF
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2023-08-11 19:08:44
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