1. 导入库:引入jieba模块。2. 分词:使用`jieba.cut`函数进行分词,参数包括使用paddle模式(`use_paddle=True`)、全模式(`cut_all=True`)和HMM模型(`HMM=True`)。3. 全分词:使用`jieba.cut`(`cut_all=True`)进行全分词。4. 搜索模式:调用`jieba.cut_for_search`进行搜索模式分词。5...
jieba分词库支持自定义词表功能,开发者可以根据特定领域的分词需求,添加或修改词表中的词汇,以满足特定的分词要求。总的来说,jieba分词库以其简洁的使用方法、全面的文档支持以及不断更新的项目特性,成为了Python中中文分词的首选工具之一。
使用jieba.analyse.extract_tags提取文本中的关键词,n为需要提取的关键词数量。加载自定义词库:使用jieba.load_userdict加载自定义词库。自定义词库文件应为文本格式,每行一个词,支持词频和词性标注。修改词频:使用jieba.suggest_freq, tune=True)调整特定词的词频和词性,word为需要调整的词,tag为该...
jieba分词是Python中广泛使用的中文分词工具,适合处理繁简体中文文本。支持基本的分词功能,提供了HMM模型来处理unicode和UTF8编码的字符串。使用jieba.cut或jieba.cut_for_search函数进行分词,返回的是生成器,方便逐词处理。提取词:jieba支持基于TFIDF和TextRank算法的关键词提取。TFIDF用于评估词语在文档...
jieba分词是Python中一个非常强大的中文分词库。其主要特点和优势如下:受欢迎程度高:jieba分词在GitHub上的star数高达24k,相较于其他中文分词库如HanLP、ansj_seg和pkusegpython,jieba分词在中文分词领域具有主导地位。功能强大:jieba分词的核心功能包括简单分词、并行分词和命令行分词。此外,它还提供了...