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
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2023-06-30 17:20:18
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jieba知识全几天看到高手下了个jieba分词快速入门的东西 ，希望关注我博客的人也能看得到
https://github.com/SalutLyndon/hello-world/blob/master/中文自然语言处理基本流
# coding: utf-8
# ###jieba特性介绍
# 支持三种分词模式：
# 精确模式，试图将句子最精确地切开，适合
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2023-11-17 18:10:26
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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
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2023-09-18 21:23:04
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中文分词是中文文本处理的一个基础性工作，然而长久以来，在Python编程领域，一直缺少高准确率、高效率的分词组件。结巴分词正是为了满足这一需求。
在线演示：http://209.222.69.242:9000/特性：
支持两种分词模式：默认模式，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，适合搜索引擎。用
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2024-05-17 09:08:37
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import jieba
seg_listDef = jieba.cut("我在学习自然语言处理")
seg_listAll = jieba.cut("我在学习自然语言处理", cut_all=True)
print("Default mode:"+" ".join(seg_listDef))
print("All mode:"+" ".join(seg_listAll))jieba中的cut用
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2023-08-12 14:52:47
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这里写自定义目录标题一、中文分词基本说明二、停用词库、自定义词典的使用（一）停用词（二）自定义词典三、词云绘制四、中文字体的使用说明（一）Mac 字体使用说明五、附件（一）ttf字体文件资源（二）停用词库 一、中文分词基本说明因为数据常以表格形式出现，所以这里模拟df数据格式来做示例。原始数据格式如下：分词完整代码如下：import pandas as pd
import numpy as np
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2023-08-07 12:34:15
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THULAC四款python中中文分词的尝试。尝试的有：jieba、SnowNLP（MIT）、pynlpir（大数据搜索挖掘实验室（北京市海量语言信息处理与云计算应用工程技术研究中心））、thulac（清华大学自然语言处理与社会人文计算实验室） 四款都有分词功能，本博客只介绍作者比较感兴趣、每个模块的内容。jieba在这不做介绍，可见博客： python+gensim︱jieba分词、词袋doc
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2024-03-14 12:04:44
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最近在写股票预测，大致是根据每天的文章及股票涨跌来预测未来的股票走势。这里的中文文章就少不了分词的处理，我把自己写作业用的两种记录一下：自己N-gram分词，然后再根据tf、tfidf等来进行筛选使用正则表达式抽取中文部分，然后使用jieba分词
N-gram分词
先来讲讲N-gram分词，上代码
#Get N-gram term List of the article set and we de
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2023-08-09 17:51:33
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结巴分词器介绍： jieba 分词下载地址：https://pypi.python.org/pypi/jieba 特点： 1、支持三种分词模式： 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。 2、支持繁体分词 3
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2024-05-29 07:09:30
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在进行英文分词的过程中，Python 很方便地支持各种文本处理。随着自然语言处理技术的发展，英文分词工具逐渐成为了重要的基础设施。此文将记录不同行业内如何实现英文文本的分词，结合实际应用案例，以便于理解和后续操作。
### 协议背景
英文分词的起源可以追溯到 1960 年代，最初的技术主要用于语音识别和文本分析。后来，随着机器学习和深度学习技术的发展，分词的算法逐渐演变为更为复杂的模型，如RN
# Python英文分词工具
## 介绍
在自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）领域中，分词是最基本的任务之一。对于英文文本来说，将一段连续的英文文本切分为单词是进行后续处理的重要步骤。Python提供了许多分词工具，本文将介绍几种常用的英文分词工具，并提供相应的代码示例。
## 分词工具介绍
### 1. NLTK
[Natural Lang
原创
2023-09-20 06:42:11
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jieba简介 python在数据挖掘领域的使用越来越广泛。想要使用python做文本分析，分词是必不可少的一个环节在python的第三方包里，jieba应该算得上是分词领域的佼佼者。GitHub地址：https://github.com/fxsjy/jieba安装方法# 全自动安装：easy_install jieba 或者 pip install jieba / pip3 i
原创
2022-03-23 13:59:12
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在 Python 中，有几个流行的分词工具可用于处理自然语言文本。以下是其中一些常用的分词工具：jieba：jieba 是一个非常流行的中
原创
精选
2024-05-05 17:21:49
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之前尝试过一些中英日三种语言的NLP任务，中文和日语的共同点是没有天然的分词，研究文本时需要提前完成分词任务，中文分词任务强烈是用jieba分词，因为很容易装，使用也很简单，一两行代码就可以得到比较好的分词结果。日语中分词工具也有很多，比如mecab，这个应该是用的比较多的，很多日语的分词工具多多少少都受到他的影响。但是这篇想说的不是mecab，而是Kuromoji。上也有很多关于
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2024-08-30 15:40:26
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本文为本人学习pyhanlp的笔记，大多知识点来源于GitHubhttps://github.com/hankcs/HanLP/blob/master/README.md，文中的demo代码来源于该GitHub主what's the pyhanlp pyhanlp是HanLP的Python接口，支持自动下载与升级HanLP，兼容py2、py3。安装pip insta
原创
2022-03-23 14:02:09
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正则表达式是一种描述词素的重要表示方法。虽然正则表达式并不能表达出所有可能的模式（例如“由等数量的 a 和 b 组成的字符串”），但是它可以非常高效的描述处理词法单元时要用到的模式类型。一、正则表达式的定义正则表达式可以由较小的正则表达式按照规则递归地构建。每个正则表达式 rr 表示一个语言 L(r)L(r)，而语言可以认为是一个字符串的集合。正则表达式有以下两个基本
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2024-01-30 07:14:03
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"哑哈"中文分词，更快或更准确，由你来定义。通过简单定制，让分词模块更适用于你的需求。 "Yaha" You can custom your Chinese Word Segmentation efficiently by using Yaha 基本功能： 精确模式，将句子切成最合理的词。 全模式，所有的可能词都被切成词... 更多Yaha信息jieba "结巴"中文分词：做最好的Python中文
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2023-12-23 19:56:09
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介绍一个好用多功能的Python中文分词工具SnowNLP，全称Simplified Chinese Text Processing。在实现分词的同时，提供转换成拼音（Trie树实现的最大匹配）及繁体转简体（Trie树实现的最大匹配）等功能。操作简单，功能强大。Install$ pip install snownlpUseageSnowNLP是一个python写的类库，可以方便的处理中文文本内容，
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2023-10-20 19:16:04
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spaCy 是一个Python自然语言处理工具包，诞生于2014年年中，号称“Industrial-Strength Natural Language Processing in Python”，是具有工业级强度的Python NLP工具包。spaCy里大量使用了 Cython 来提高相关模块的性能，这个区别于学术性质更浓的Python NLTK，因此具有了业界应用的实际价值。安装和编译 spaC
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2023-06-30 21:40:29
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pkuseg使用简介
最近社区推了一些文章介绍了北大开源的一个新的中文分词工具包pkuseg。它在多个分词数据集上都有非常高的分词准确率。其中广泛使用的结巴分词（jieba）误差率高达18.55%和20.42%，而北大的pkuseg只有3.25%与4.32%。在中文处理领域，特别是数据分析挖掘这个领域，数据预处理重要性不言而喻，那么分词的重要性也是不言而喻的。简单使用pkuseg这个包，这是
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2023-07-26 22:21:33
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