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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# Python实现分词：利用jieba库实现中文文本分词
在自然语言处理领域，文本分词是一个非常重要的预处理步骤，尤其对于中文文本来说更是必不可少。分词就是将一个句子或者段落中的词汇按照一定规则切分成一个一个的词语。在Python中，我们可以使用jieba库来实现中文文本的分词。
## jieba库简介
[jieba]( 是一个优秀的中文文本处理工具，具有高效、全面、功能丰富的特点，支持三
原创
2024-05-01 05:38:51
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原创 lightcity 光城 2018-11-20Python实现jieba分词【今日知图】替换r 替换当前字符R 替换当前行光标后的字符0.说在前面1.结巴分词三种模式2.自定义字典3.动态修改字典4.词性标注及关键字提取5.高级使用6.作者的话0.说在前面微信群讨论了jieba，这里我将学到的jieba分享一波，大家一起来学习一下。1.结巴分词三种模式默认模式s_list=jieba.c
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2021-03-18 14:10:37
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CRF分词 Python 实现
条件随机场（Conditional Random Fields, CRF）是一种用于标注和分割序列数据的概率图模型。CRF广泛应用于自然语言处理领域，特别是在中文分词、命名实体识别等任务中。本文将介绍如何使用Python中的sklearn-crfsuite库实现基于CRF的中文分词。
安装依赖
首先，我们需要安装sklearn-crfsuite库。可以通过以下命令进
原创
2024-08-24 07:22:07
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python实现海量分词
原创
2023-01-14 09:56:48
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# Python实现IK分词
## 简介
IK分词是一种中文分词算法，经常被用于中文文本处理和信息检索等领域。在本篇文章中，我将教你如何使用Python实现IK分词。
## 整体流程
实现IK分词可以分为以下几个步骤：
1. 安装Python包
2. 下载IK分词的源代码
3. 构建IK分词的词典
4. 使用IK分词进行分词
下面我们将逐一介绍每个步骤需要做什么以及相应的代码。
##
原创
2024-01-14 04:43:48
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Python实现jieba分词【今日知图】替换r替换当前字符R替换当前行光标后的字符0.说在前面1.结巴分词三种模式2.自定义字典3.动态修改字典4.词性标注...
原创
2021-08-03 09:43:00
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CRF是一种有效的序列标注方法，尤其适合于中文分词任务。在本文中，我们演示了如何使用Python中的库进行CRF分词的基本流程。通
原创
2024-09-02 16:30:42
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汉语中句子以字为单位的，但语义理解仍是以词为单位，所以也就存在中文分词问题。主要的技术可以分为：规则分词、统计分词以及混合分词（规则+统计）。基于规则的分词是一种机械分词，主要依赖于维护词典，在切分时将与剧中的字符串与词典中的词进行匹配。主要包括正向最大匹配法、逆向最大匹配法以及双向最大匹配法。统计分词主要思想是将每个词视作由字组成，如果相连的字在不同文本中出现次数越多，就越可能是一个词。（隐马尔
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2024-01-26 22:39:47
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这是我第一次写博客，里面有些内容可能描述不当，但是我能保证最后的程序可以在eclipse环境下运行最近有了作业，要求写中文分词程序，主要是依据一个词典，txt文本，里面是词语，然后要求依据词典，对输入的一句话进行分词。txt的部分截图见下：首先，要明确中文分词，需要包含的功能：读取txt文件的数据存储词语的容器，这里可以使用array，但是推荐使用set具体中文分词的比对逻辑过程首先读取txt文件
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2023-07-20 10:42:52
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词法分析MYSQLlex 客户端向服务器发送过来SQL语句后，服务器首先要进行词法分析，而后进行语法分析，语义分析，构造执行树，生成执行计划。词法分析是第一阶段，虽然在理解Mysql实现上意义不是很大，但作为基础还是学习下比较好。词法分析即将输入的语句进行分词(token)，解析出每个token的意义。分词的本质便是正则表达式的匹配过程
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2024-05-14 17:12:03
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开发中 遇到关键词搜索的情况，需要对输入内容
分词进行模糊匹配，下面推荐一个
分词插件-结巴
分词。源码地址：https://github.com/huaban/jieba-analysis1.引入相关jar<dependency>
<groupId>com.huaban</groupId>
<artifactId>jieba-ana
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2023-07-05 15:47:30
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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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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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## 中文分词 Python自训练实现指南
### 一、整体流程
在实现中文分词的自训练过程中，主要经历以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1. 数据准备 | 收集中文文本数据，生成训练数据集。 |
| 2. 切分数据 | 基于一定的标准，将文本拆分为训练样本。 |
| 3. 训练模型 | 利用机器学习算法训练分词模型。 |
| 4. 测试模型 | 使
首先给出昨天文章里最后的小思考题的答案，原文链接为：Python从序列中选择k个不
原创
2023-06-10 04:49:33
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在这篇博文中，我将详细介绍如何使用PaddleNLP进行分词的实现。分词是自然语言处理中的基本任务之一，它有助于将文本数据转换为可处理的格式。在多个应用场景中，如搜索引擎、问答系统等，分词的效果直接影响到系统的整体性能。在实际应用中，PaddleNLP提供了便捷的工具和接口来进行高效的分词操作。
1. 背景描述
在处理中文文本时，分词是一项基本且必要的步骤。文本通常是一个连续的字符序列，而
一、概念认识1、常用的AnalyerSimpleAnalyzer、StopAnalyzer、WhitespaceAnalyzer、StandardAnalyzer2、TokenStream分词器做好处理之后得到的一个流，这个流中存储了分词的各种信息，可以通过TokenStream有效的获取到分词单元信息生成的流程在这个流中所需要存储的数据3、Tokenizer主要负责接收字符流Re
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2015-11-18 00:27:00
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项目简介这是一个demo 项目，用于演示如何在 AI Studio 上训练一个“小”模型，然后把它转化成一个可以部署到Paddle派硬件上的模型。为了简单起见，在此只训练一个猫猫和狗狗的二分类模型。进入项目时，已经引用了 AI Studio 的公开数据集"猫狗大战数据集"作为训练数据。数据存储在 data/data62/ 目录下，以压缩包的形式存在。执行下面的代码，进入目录，将训练数据解压In[1
python做的好的分词应该就是结巴分词了，不但速度快，还可以自定义词库，对于SE来说一般应用于词库的维护，比如，通过分词后可以根据词性去除掉停词，再根据TF-IDF过滤高频词（没用的），还得做一些拼错的，多种称呼其实一样的的等也得做一下分类。最后就是关键词分类了，分类我是人工的，太失败了是吧，见笑，像我连阿里巴巴国际站也做，我这个行业的关键词的分类还好，特征比较明显，主要可能是英文的关系吧，不过
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2023-05-27 17:05:22
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