温馨提示×

温馨提示×

您好,登录后才能下订单哦!

密码登录×
登录注册×
其他方式登录
点击 登录注册 即表示同意《亿速云用户服务条款》

怎么使用Python分词工具jieba

发布时间:2021-12-04 17:54:34 来源:亿速云 阅读:154 作者:柒染 栏目:大数据

本篇文章给大家分享的是有关怎么使用Python分词工具jieba,小编觉得挺实用的,因此分享给大家学习,希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获,话不多说,跟着小编一起来看看吧。

结巴分词是Python语言中最流行的一个分词工具,在自然语言处理等场景被广泛使用。

因为GitHub写的文档太啰嗦,所以整理了一个简版的入门使用指南,看完可直接上手

安装

pip install jieba

简单分词

import jieba

result = jieba.cut("我爱中国北京大学")
for word in result:
   print(word)

输出



中国
北京大学

句子切分成了5个词组。

全模式分词

result = jieba.cut("我爱中国北京大学", cut_all=True)
for word in result:
   print(word)

输出



中国
北京
北京大学
大学

全模式分出来的词覆盖面更广。

提取关键词

从一个句子或者一个段落中提取前k个关键词

import jieba.analyse

result = jieba.analyse.extract_tags("机器学习,需要一定的数学基础,需要掌握的数学基础知识特别多,"
                                   "如果从头到尾开始学,估计大部分人来不及,我建议先学习最基础的数学知识",
                                   topK=5,
                                   withWeight=False)
import pprint

pprint.pprint(result)

输出

['数学', '学习', '数学知识', '基础知识', '从头到尾']
  • topK 为返回前topk个权重最大的关键词

  • withWeight 返回每个关键字的权重值

去掉停止词

停止词是指在句子中无关紧要的词语,例如标点符号、指示代词等等,做分词前要先将这些词去掉。分词方法cut不支持直接过滤停止词,需要手动处理。提取关键字的方法 extract_tags 支持停止词过滤

# 先过滤停止词
jieba.analyse.set_stop_words(file_name)
result = jieba.analyse.extract_tags(content, tokK)

file_name 的文件格式是文本文件,每行一个词语

以上就是怎么使用Python分词工具jieba,小编相信有部分知识点可能是我们日常工作会见到或用到的。希望你能通过这篇文章学到更多知识。更多详情敬请关注亿速云行业资讯频道。

向AI问一下细节

免责声明:本站发布的内容(图片、视频和文字)以原创、转载和分享为主,文章观点不代表本网站立场,如果涉及侵权请联系站长邮箱:is@yisu.com进行举报,并提供相关证据,一经查实,将立刻删除涉嫌侵权内容。

AI