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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jieba安装jieba是一个python开发的中文分词工具 安装方法：全自动安装：进入python安装路径，进入Scripts文件夹，使用easy_install或者pip安装半自动安装：先下载http://pypi.python.org/pypi/jieba/ ，解压后运行python setup.py install手动安装：将jieba目录放置于当前目录或者site-packages目录
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2023-12-01 14:47:19
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从键盘输入一个中文字符串变量s，内部包含中文逗号和句号。计算字符串s中的中文词语数。示例如下: 请输入一个中文字符串，包含标点符号。考点：计算生态示例输入：问君能有几多愁?恰似一江春水向东流输出：中文词语数：8代码模板：import _____
s = input("请输入一个中文字符串，包含标点符号：")
m =_____
print("中文词语数：{}".format(_____))知识拓展1
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2024-02-04 21:51:40
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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——“结巴”中文分词是sunjunyi开发的一款Python中文分词组件，可以在Github上查看jieba项目。要使用jieba中文分词，首先需要安装jieba中文分词，作者给出了如下的安装方法：1.全自动安装：easy_install jieba 或者 pip install jieba / pip3 install jieba2.半自动安装：先下载 http://pypi.pyth
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2023-08-09 18:16:48
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jieba是一款强大的python第三方中文分词库。目前jieba已经支持四种分词模式：精确模式：试图将句子最精确地切开，不存在冗余数据，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。paddle模式:利用PaddlePaddle深度学习框架，训练序列标注（双向GRU
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2023-07-07 16:27:55
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Python jieba 中文分词的使用使用jieba分词来实现《本草纲目》里面常用药材。#得出不需要的常用词首先你要下载一份《本草纲目》.txt，这样程序才能正常运行
import jieba
txt=open(‘本草纲目.txt’,‘rb’).read()
words=jieba.lcut(txt)
counts={}
print(words)
for word in words:
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2023-11-21 21:41:59
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1、简要说明Cya免费资源网结巴分词支持三种分词模式，支持繁体字，支持自定义词典Cya免费资源网2、三种分词模式Cya免费资源网全模式：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Cya免费资源网精简模式：把句子最精确的分开，不会添加多余单词，看起来就像是把句子分割一下Cya免费资源网搜索引擎模式：在精简模式下，对长词再度切分Cya免费资源网# -*- encoding=
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2024-06-14 11:34:34
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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
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2023-12-14 06:38:10
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在上一节中我们考察了结巴分词对于未登录词的分词方法，它使用了HMM模型和用来解码HMM的维特比算法。较之基于语料库打分的初步分词结果，例句：'乔治马丁写冰与火之歌拖了好久'分词情况变成了这样：'乔治/马丁/写冰/与/火之歌/拖/了/好久'比原来有改进，但改进幅度可以忽略不计。。。下一步我们就要调试代码了，目前可以知道程序会把连续的单个的字收集起来组成字符串交由 finalseg 中的 cut 函数
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2024-05-19 06:41:35
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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
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2023-12-14 20:51:43
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jieba库，它是Python中一个重要的第三方中文分词函数库。1.jieba的下载由于jieba是一个第三方函数库，所以需要另外下载。电脑搜索“cmd”打开“命令提示符”，然后输入“pip install jieba”，稍微等等就下载成功。（注：可能有些pip版本低，不能下载jieba库，需要手动升级pip至19.0.3的版本，在安装jieba库）当你再次输入“pip install jieba
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2023-07-05 17:46:05
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jieba库是Python中一个重要的第三方中文分词函数库，能够将一段中文文本分隔成中文词语序列，就像人结巴时说话一样。实例1：import jieba #
f = open('data.txt','r') # 导入文本数据
lines = f.readlines()
f.close()
f = open('out.txt','r+') # 使用r+模式读取和写入文件
for line
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2023-07-09 09:56:43
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Python jieba库的介绍与使用一、 jieba库简介与安装 简介：jieba库是一个进行中文分词的第三方库。可用来进行关键字搜索。 安装：在python3环境下输入：pip install jieba进行安装。 二、jieba库有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(默认是精确模式)；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，有冗余，不能解决歧义；
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2023-08-11 17:11:44
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文章目录一、jieba库概述二、安装jieba库三、原理四、使用说明1. jieba分词的三种模式2. jieba库常用函数五、实例1. Hamet分词2. 《三国演义》人物出场统计 以下内容来自于网课学习笔记。使用的环境：Window10+64位操作系统PyCharm+Python3.7一、jieba库概述jieba是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jieba是优秀的中
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2023-08-31 16:30:00
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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
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2024-03-20 14:52:38
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# Python中文分词库jieba详解
在自然语言处理（NLP）领域中，中文分词是一个重要的预处理步骤。它将连续的中文文本分割成有意义的词汇单位，为后续的文本分析任务（如文本分类、情感分析等）提供基础。
Python中有许多中文分词库，其中最受欢迎且功能强大的是jieba。jieba是一个开源的Python中文分词库，采用了基于词频的分词算法，具有高效、准确和易用的特点。本文将详细介绍jie
原创
2023-07-31 11:26:52
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wordcloud和jieba代码
原创
2024-10-14 11:45:54
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要点导航载入词典调整词典基于 TF-IDF 算法的关键词抽取基于 TextRank 算法的关键词抽取jieba“结巴”中文分词：做最好的 Python 中文分词组件"Jieba" (Chinese for "to stutter") Chinese text segmentation: built to be the best Python Chinese word segmentation mo
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2024-01-25 11:04:03
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import jieba
jieba.setLogLevel(jieba.logging.INFO)
import jieba.analyse# 支持四种分词模式
# 1、使用paddle模式，利用PaddlePaddle深度学习框架，训练序列标注（双向GRU）网络模型实现分词seg_list = jieba.cut("我来到北京清华大学",use_paddle=True)
print("pad
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2023-07-01 14:37:08
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