大家好,今天小编关注到一个比较有意思的话题,就是关于python 分词学习过程的问题,于是小编就整理了4个相关介绍Python 分词学习过程的解答,让我们一起看看吧。
python词云图怎么踢出没用的词?
在Python中,可以使用jieba库进行中文分词,然后通过设置停用词列表来剔除没用的词。具体步骤如下:
安装jieba库:在命令行中输入pip install jieba,即可安装jieba库。
导入jieba库:在Python代码中,使用import jieba语句导入jieba库。
分词:使用jieba.cut()函数对文本进行分词,返回一个可迭代的生成器对象。
剔除停用词:定义一个停用词列表,遍历分词结果,将不在停用词列表中的词添加到新的列表中。
生成词云图:使用wordcloud库生成词云图。
lcut在python中的意思?
一般就是标记的意思 比如: flag = False while True: #各种处理代码 #特定情况下 flag = True #如果需要就返回 return flag
Lcut是一种基于Python的中文自然语言处理库。该库使用了Python自然语言工具包(NLTK)和Python正则表达式库,通过将一段文本分隔成一些小的文本单元,来挖掘文本的潜在意思。
在实践中,自然语言处理是一项非常重要的技能。目前,大多数自然语言处理应用程序都需要分词,以便为机器学习和数据挖掘算法提供相关的文本特征。 Lcut可以让你在Python中轻松实现这一目标。
具体来说,lcut函数的作用是:将输入的文本字符串按照分词器内部的算法进行分词,并将分词结果以列表形式返回。返回的列表中每个元素都是一个分词后的词语。
import jieba
text = 34;今天天气真好"
word_list = jieba.lcut(text)
print(word_list)
['今天', '天气', '真好']
如何用python进行中文分词?
结巴分词基本可以算作目前最好用且用得人最多的python中文分词库。
或者网上搜索 jieba 分词 就可以找到各种相关教程
python常见的中文分词包含哪些?应该怎么使用?
jieba 中文分词——做最好的Python中文分词组件,这也是我们最常用的中文分词模块,其具备如下特点:
接下来,我们以具体例子来介绍下如何应用中文切词实现提取句子中的中文词。
对如下文本文件实现中文分词,并且分词结果中不包含字母、标点、中英文停词(如,an、and一定、一方面)等内容,同时支持特定含义词组的切分(如“中国梦”、"青花瓷",不能分切分成"中国","梦","青花”,"瓷"),分词结果输出至txt格式文件中。
1.设置中文停词表,如下:
3.使用jieba模块的精确分词模式cut()进行分词处理。
4.通过正则过滤非中文数字内容。
5.通过停词表过滤掉停词内容。
这里简单介绍2个中文分词包,一个是jieba,一个是snownlp,这2个中文分词包都可以完成中文分词、词性标注、关键词提取等功能,下面我简单介绍一下这2个包的安装和使用,实验[_a***_]win10+python3.6+pycharm5.0,主要内容如下:
jieba中文分词:这个大部分人都应该听过,应用比较广泛,可以完成常见的词性标注、关键词提取,使用起来非常方便,下面我简单介绍一下这个库:
1.安装jieba,这个直接在cmd窗口输入命令“pip install jieba”就行,如下:
2.安装完成后,就可以进行简单的测试了,测试代码如下,这里完成了分词、词性标注、提取关键词的功能:
程序运行截图如下,已经成功分词、标注词性及提取关键词:
snownlp中文分词:这也是一个中文分词包,所有算法都是作者自己实现,可以快速处理中文文本,包括分词、分句、词性标注、情感分析、关键词提取、tf、idf等,下面我简单介绍一下这个库:
1.安装snownlp,这个直接在cmd窗口输入命令“pip install snownlp”就行,如下,可能需要等待一会儿:
到此,以上就是小编对于python 分词学习过程的问题就介绍到这了,希望介绍关于python 分词学习过程的4点解答对大家有用。