# Python 中的分词与标签处理
在自然语言处理（NLP）领域，分词和标记是基础而重要的任务。分词（Tokenization）是将文本分解成词或子词的过程，而标记（Tagging）则是为这些词分配相应的标签或分类。Python 提供了多个库来帮助我们完成这些任务，如 NLTK、spaCy 和 jieba 等。在本文中，我们将讨论如何使用这些库进行分词和标签处理，并提供相关的代码示例。
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原创
2024-08-19 08:06:47
49阅读
之前总是在看前沿文章，真正落实到工业级任务还是需要实打实的硬核基础，我司选用了HANLP作为分词组件，在使用的过程中才感受到自己基础的薄弱，决定最近好好把分词的底层算法梳理一下。1. 简介NLP的底层任务由易到难大致可以分为词法分析、句法分析和语义分析。分词是词法分析（还包括词性标注和命名实体识别）中最基本的任务，可以说既简单又复杂。说简单是因为分词的算法研究已经很成熟了，大部分的准确率都可以达到
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2024-05-23 10:15:43
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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
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2023-08-06 13:32:00
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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(
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2023-06-20 10:54:38
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基于python中jieba包的中文分词中详细使用(一)01.前言之前的文章中也是用过一些jieba分词但是基本上都是处于皮毛，现在就现有的python环境中对其官方文档做一些自己的理解以及具体的介绍。本文主要内容也是从官网文档中获取。02.jieba的介绍02.1 What“jieba” (Chinese for “to stutter”)Chiese text segmention:built
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2023-09-05 22:38:13
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顾名思义，直接靠规则来进行分词，这种方法是一种机械的分词方法，主要手段就是通过将语句的每个字符串与词表进行匹配，找到就分，找不到就不分。
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2023-06-16 11:02:00
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python中文分词一、jieba分词1、精确模式（默认）：试图将句子最精确地切开，适合文本分析；seg = jieba.cut(“这是一段中文字符”, cut_all = False)不加cut_all 为默认的精确模式2、全模式，把句子中所有的可以成词的词语都扫描出来，但是不能解决歧义；seg = jieba.cut(“这是一段中文字符”, cut_all = True)3、搜索引擎模式，
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2023-06-29 11:58:21
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本次采用python对汉语的一小句文字进行一个简单的分词； 简单介绍一下，分词所用到的—jieba:中文分词组件，可用于中文句子/词性分割、词性标注、未登录词识别，支持用户词典等功能。该组件的分词精度达到了97%以上。 安装jieba:pip install jieba 分词代码：#!/usr/bin/env python3
# -*- coding:utf-8 -*-
u'''
Created
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2023-06-29 11:54:14
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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“
最近公司在做一个推荐系统,让我给论坛上的帖子找关键字,当时给我说让我用jieba分词,我周末回去看了看,感觉不错,还学习了一下具体的原理首先,通过正则表达式,将文章内容切分,形成一个句子数组,这个比较好理解然后构造出句子的有向无环图(DAG)defget_DAG(self, sentence):
self.check_initialized()
DAG={}
N=len(sentence)for
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2023-06-27 15:59:30
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前言在做文本挖掘时，首先要做的预处理就是分词。英文单词天然有空格隔开容易按照空格分词，但有时也需要把多个单词做为一个分词，比如一些名词如“New York”，需要做为一个词看待。而中文由于没有空格，分词就是一个需要专门去解决的问题了。无论是英文还是中文，分词的原理都类似，本文就对文本挖掘时的分词原理做一个总结。分词的基本原理现代分词都是基于统计的分词，而统计的样本内容来自于一些标准的语料库。假如有
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2024-03-12 10:33:09
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在上节教程中我们已经对 jieba 库进行了安装，本节教程就对 jieba 库如何分词进行讲解。jieba 库是一款优秀的 Python 第三方中文分词库，支持 3 种分词模式：精确模式、全模式和搜索引擎模式。这3种模式的特点如下。精确模式：试图将语句最精确地切分，不存在冗余数据，适合做文本分析。全模式：将语句中所有可能是词的词语都切分出来，速度很快，但是存在冗余数据，不能解决歧义。搜索引擎模式，
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2023-10-10 16:56:45
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一、原题参考编程模板，完善代码，实现以下功能。 利用 jieba 库实现中文分词。对分词后的列表进行去重处理，然后将分词结果中字符数大于等于 3 的词语，按照字符顺序排序，写入到文件 out1.txt 文件中。
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2023-08-09 18:40:52
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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
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2023-06-18 20:31:25
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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、
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2024-06-03 20:41:19
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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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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
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2023-08-15 12:19:29
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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
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2023-09-12 11:10:39
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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
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2024-05-07 19:51:42
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一、分词在自然语言处理中，分词是文本挖掘和文本分析的基础，分词是将给定语言的字符序列按照规则组合排序成词语序列的处理过程，根据语言不同，分词可以分为中文分词和外文分词，在英语中，单词与单词之间直接以空格作为分隔符，因此空格可以作为分词的关键信息，与此形成对比，中文相对复杂，词语之间缺乏统一的既定分隔符，这决定了即使是相同的中文文本，根据语境不同或者算法不同可能存在多种分词方法，从而导致多义性问题，
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2023-08-09 18:11:37
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