建站
咨詢
售后
建站咨詢
新聞中心
這里有您想知道的互聯(lián)網(wǎng)營銷解決方案
python中文分詞步驟
Python中文分詞步驟如下：
1、安裝分詞庫
需要安裝一個(gè)中文分詞庫，如jieba，在命令行中輸入以下命令進(jìn)行安裝：
pip install jieba
2、導(dǎo)入分詞庫
在Python代碼中，導(dǎo)入jieba庫：
import jieba
3、加載詞典
為了更好地進(jìn)行分詞，可以加載jieba自帶的詞典，加載搜狗詞庫：
jieba.load_userdict("sogou_words.txt")
4、分詞
使用jieba庫的cut方法進(jìn)行分詞，有兩種方式：精確模式和全模式，精確模式是默認(rèn)的分詞模式，適合文本分析；全模式則將句子中所有可以成詞的詞語都掃描出來。
text = "我愛自然語言處理技術(shù)" words = jieba.cut(text) # 精確模式 words = jieba.cut(text, cut_all=True) # 全模式
5、添加自定義詞典
如果需要對特定領(lǐng)域的文本進(jìn)行分詞，可以將領(lǐng)域相關(guān)的詞匯添加到自定義詞典中。
jieba.add_word("自然語言處理")
6、詞頻統(tǒng)計(jì)
使用jieba庫的lcut方法將文本切分為列表，然后使用collections庫的Counter類進(jìn)行詞頻統(tǒng)計(jì)。
from collections import Counter words_list = jieba.lcut(text) word_count = Counter(words_list)
7、刪除停用詞
在進(jìn)行文本分析時(shí)，需要?jiǎng)h除一些無意義的停用詞，可以使用jieba庫的analyse模塊中的set_stop_words方法設(shè)置停用詞表。
jieba.analyse.set_stop_words("stop_words.txt")
8、關(guān)鍵詞提取
使用jieba庫的analyse模塊中的extract_tags方法提取關(guān)鍵詞，可以設(shè)置返回關(guān)鍵詞的數(shù)量。
keywords = jieba.analyse.extract_tags(text, topK=10)
以上就是Python中文分詞的基本步驟，通過這些步驟，可以實(shí)現(xiàn)對中文文本的分詞、詞頻統(tǒng)計(jì)、關(guān)鍵詞提取等操作，為后續(xù)的文本分析提供基礎(chǔ)。
標(biāo)題名稱：python中文分詞步驟
網(wǎng)頁URL：http://www.fisionsoft.com.cn/article/coepsss.html
