3. Jieba:一个广泛应用的中文分词工具,能切分中文文本,提供关键词提取与词性标注等功能。4. CkipTagger:提供中文分词、词性标注、命名实体识别、句法分析等功能的开源中文自然语言处理工具包。实现中文语法检查时需面对语言多义性、歧义性、语法错误多样性和复杂性等挑战,需要综合运用多种技术和方法,不断...
使用locale模块:通过import locale和locale.setlocale(locale.LC_ALL, 'zh_CN.UTF-8')来设置本地化策略,确保Python代码在处理中文时能够正确识别。强制指定编码环境:使用import os和os.environ['LANG'] = 'zh_CN.UTF-8'来强制指定编码环境,避免中文乱码问题。Python2用户注意事项:在Python2中,需...
首先,项目设计以简洁高效为目标,利用Python语言开发,借助正则表达式和词法分析实现代码解析。通过定义规则,识别中文表达的编程指令。实现步骤包括:定义词法元素、构建词法分析器、设计语法分析规则、编写解释器引擎。词法分析将输入代码分割成有意义的词素,语法分析确保程序符合预期的语法规则。核心功能包括:基...
在Python 3.x中,默认支持UTF8编码。因此,你只需将源文件的编码改成UTF8,就可以直接在代码中使用中文变量名、函数名、字符串等。无需额外的声明或前缀,即可在Python 3.x中使用中文编写程序。Python 2.x:在Python 2.x中,虽然也支持UTF8编码,但需要在源文件中显式声明编码格式。需要在文件的...
一、NLTK进行分词 用到的函数:nltk.sent_tokenize(text) #对文本按照句子进行分割 nltk.word_tokenize(sent) #对句子进行分词 二、NLTK进行词性标注 用到的函数:nltk.pos_tag(tokens)#tokens是句子分词后的结果,同样是句子级的标注 三、NLTK进行命名实体识别(NER)用到的函数:nltk.ne_chunk(tags...