很多时候，我们想提取一段文字（或一篇文章）中的高频词汇；或是对文章进行分词处理，进行惯用词统计及词云制作。（打个比方：你写了一篇文章，写完之后你觉得好像用词有些单调，你想佐证一下自己的想法，所以就需要对自己写的这篇文章进行词汇梳理及使用频率统计）。这时候，最常用的做法就是利用今天要讲的——jieba库。（1）原理jieba 是目前最好用的 Python 中文分词库，它的原理是：利用已用中文词库
1、分词可分为三个流派：规则分词，统计分词， 混合分词。规则分词是通过人工设立词库，按照一定方式进行匹配切分，其实现简单高效，但对新词很难进行处理。随后统计机器学习技术的兴起，应用于分词任务上后，就有了统计分词，能够较好应对新词发现等特殊场景。然而实践中，单纯的统计分词也有缺陷，那就是太过于依赖语料的质量，因此实践中多是采用这两种方法的结合， 即混合分词。1.1 规则分词基于规则的分词是一种机械分
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2023-12-15 21:27:02
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# Python 中文分词与词性标注的实现
在处理中文文本时，分词和词性标注是两个非常重要的步骤。今天，我们将一起学习如何使用 Python 实现中文分词和词性标注。首先，我们将概述整个过程的步骤，然后深入了解每一步的代码实现。
## 整体流程
以下是实现中文分词和词性标注的整体流程示意图和步骤：
### 步骤流程图
```mermaid
erDiagram
过程 {
原创
2024-09-26 07:33:40
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# Python中的词性划分：技术、应用和示例
## 介绍
在自然语言处理（NLP）中，词性标注（Part-of-Speech Tagging）是将文本中的每个单词标注为其对应词性的过程，常见的词性包括名词、动词、形容词等。词性标注不仅有助于理解句子的结构，还在文本分析、信息提取等领域中起着重要作用。
本文旨在介绍Python中实现词性划分的方法，并提供一些示例代码，帮助您更好地理解这一概念
### HanLP中的词性标注
HanLP（汉语自然语言处理工具包）是一个非常强大的自然语言处理（NLP）工具，广泛应用于中文文本的分析、处理和理解。词性标注是NLP中的一个核心任务，它可以帮助我们了解语言的结构和意思。本文将介绍HanLP中常见的词性标注以及如何使用代码实现这一功能。
#### HanLP的词性标注
在自然语言处理中，词性标注是将词语分配给相应的词性标签的过程。常见的词性包
原创
2024-10-04 06:33:58
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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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注意：本次学习的目的是为了可以根据单词在句子中的位置判断词性进而猜出词义。词性的分类1 词（1）名词：名称（人名、地名、职业、服装、生物等一切人、事、物的名称）。 eg：Tony 、China 、 teacher 、shirt 、 dog...... &nbs
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2023-11-24 01:03:19
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## Python分词并标注词性的实现流程
### 1. 确定使用的分词库和标注词性的方法
在Python中有多个分词库和标注词性的方法可供选择，比如jieba库和NLTK库。我们需要根据实际需求选择最合适的库和方法。
### 2. 安装所需的库
根据选择的分词库和标注词性的方法，使用以下命令安装相应的库：
```
pip install jieba # 安装jieba库
pip i
原创
2024-02-03 08:15:41
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源码下载的地址：https://github.com/fxsjy/jieba演示地址：http://jiebademo.ap01.aws.af.cm/http://www.oss.io/p/fxsjy/jieba
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；  
1.Python的数据类型注：需要列出重要的几个数据类型的特点Python3中有六个标准的数据类型：字符串（String）、数字（Digit）、列表（List）、元组（Tuple）、集合（Sets）、字典（Dictionary）。Python 中，数值类型（int 和 float）、字符串 str、元组 tuple 都是不可变类型(该对象所指向的内存中的值不能被改变)。而列表 list、字典 di
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2023-08-28 21:52:14
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一、Python介绍python是一门动态解释性的强类型定义语言优点：简单易懂，入门容易，将来深入下去，可以编写那些非常非常复杂的程序。开发效率非常高。高级语言可移植性可扩展性可嵌入性缺点：速度慢代码不能加密，因为PYTHON是解释性语言，它的源码都是以名文形式存放的线程不能利用多CPU问题二、Python解释器CPython、IPython、PyPy、IronPython和Jytho
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2023-10-20 22:41:45
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5.8 Summary 小结• Words can be grouped into classes, such as nouns, verbs, adjectives, and adverbs. These classes are known as lexical categories or parts-of-speech. Parts-of-speech are assign
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2023-07-11 11:15:58
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介绍下NLP的基本技术：包括序列标注、N-gram模型、回退和评估。将词汇按照词性分类并相应的对他们进行标注，也即：词性标注（part-of-speech tagging, POS tagging），也称作标注。词性也称为词类或者词汇范畴。用于特定任务标记的集合被称作一个标记集。5.1使用词性标注器用以处理一个词序列，为每一个词附加词性标记。>>> import nltk
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Java分布式中文分词组件 - word分词word分词是一个Java实现的分布式的中文分词组件，提供了多种基于词典的分词算法，并利用ngram模型来消除歧义。能准确识别英文、数字，以及日期、时间等数量词，能识别人名、地名、组织机构名等未登录词。能通过自定义配置文件来改变组件行为，能自定义用户词库、自动检测词库变化、支持大规模分布式环境，能灵活指定多种分词算法，能使用refine功能灵
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2023-06-22 21:57:05
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第05章 分类和标注词汇5.1 使用词性标注器5.2 标注语料库表示已标注的标识读取已标注的语料库简化的词性标记集名词动词形容词和副词未简化的标记探索已标注的语料库5.3 使用Python 字典映射词及其属性索引链表VS 字典Python字典定义字典默认字典递增地更新字典复杂的键和值颠倒字典5.4 自动标注默认标注器正则表达式标注器查询标注器评估5.5 N-gram 标注一元标注（Unigram
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2023-08-14 14:44:07
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#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
# @Author : Peidong
# @Site :
# @File : eg5.py
# @Software: PyCharm
"""
分类和标注词
"""
# 将词汇按它们的词性（parts-of-speech，POS）分类以及相应的标注它们的过程被称为词
# 性标注（part-o
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2023-09-18 22:43:20
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1 import jieba 2 3 import jieba.analyse 4 5 import jieba.posseg 6 7 8 9 def dosegment_all(sentence): 10 11 ''' 12 13 带词性标注，对句子进行分词，不排除停词等 14 15 :param
原创
2022-06-27 20:17:12
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0.下载 结巴分词包下载地址：1.安装将其解压到任意目录下，然后打开命令行进入该目录执行：python setup.py install 进行安装2.测试安装完成后，进入python交互环境，import jieba 如果没有报错，则说明安装成功。如下图所示 3 使用（1）分词结巴分词支持3中分词模式：1，全模式：把句子中的所有可以成词的
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2023-08-07 21:37:39
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1. 什么是词汇分类，在自然语言处理中它们是如何使用?2. 一个好的存储词汇和它们的分类的 Python 数据结构是什么?
3. 我们如何自动标注文本中词汇的词类?将词汇按它们的词性(parts-of-speech，POS)分类以及相应的标注它们的过程被称为词 性标注(part-of-speech tagging, POS tagging)或干脆简称标注。词性也称为词类或词汇范畴。用于特定任务的
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2023-05-22 15:51:06
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一、python简介python是一门脚本语言，更是解释性语言。特点：简洁，跨平台。解释性语言和编译型语言的区别二、python数据类型python的五个数据类型 python有五个标准的数据类型：数字，字符串，列表，元组，字典。其中，元组，列表，字典属于结构数据类型。2.1 字符串----string#字符串类型
str(123)
a = "123"对于字符串的操作有：转义字符串（换行符，制表
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2023-11-06 14:09:10
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