在Python中编写分词程序,你可以使用现有的分词库,如jieba分词,它是一个高效且广泛使用的中文分词库。以下是使用jieba分词库进行中文分词的基本步骤和示例代码:
安装jieba分词库
首先,你需要安装jieba库。你可以通过pip来安装:
pip install jieba
示例代码
import jieba
要分词的句子
sentence = "我来到北京清华大学"
使用jieba进行分词
seg_list = jieba.cut(sentence, cut_all=False)
打印分词结果
print("/".join(seg_list))
添加自定义词典
jieba.add_word("清华大学")
再次分词,这次清华大学会作为一个词被切出来
seg_list = jieba.cut(sentence, cut_all=False)
print("/".join(seg_list))
对文本文件进行分词
如果你需要对文本文件中的内容进行分词,可以编写一个Python脚本,如下所示:
-*- coding:utf-8 -*-
import jieba
def splitSentence(inputFile, outputFile):
fin = open(inputFile, 'r') 以读的方式打开文件
fout = open(outputFile, 'w') 以写的方式打开文件
for line in fin:
line = line.strip().decode('utf-8', 'ignore') 去除每行首尾可能出现的空格,并转为Unicode进行处理
wordList = list(jieba.cut(line)) 用jieba分词,对每行内容进行分词
outStr = ""
for word in wordList:
outStr += word + "/"
fout.write(outStr.strip().encode('utf-8') + "\n") 将分词好的结果写入到输出文件
fin.close()
fout.close()
运行分词程序
splitSentence('myInput.txt', 'myOutput.txt')
使用jieba进行词云生成
你还可以使用jieba结合其他库,如WordCloud和matplotlib,来生成词云:
import jieba
from wordcloud import WordCloud
import matplotlib.pyplot as plt
s1 = "在克鲁伊夫时代,巴萨联赛中完成了四连冠,后三个冠军都是在末轮逆袭获得的。"
mylist = [s1]
word_list = [" ".join(jieba.cut(sentence)) for sentence in mylist]
new_text = " ".join(word_list)
wordcloud = WordCloud(font_path="F:\\WinPython-32bit-3.4.3.5\\python-3.4.3\\Lib\\site-packages\\matplotlib\\mpl-data\\fonts\\ttf\\msyh.ttf", background_color="black").generate(new_text)
plt.imshow(wordcloud)
plt.axis("off")
plt.show()
以上示例展示了如何使用jieba进行中文分词,包括对单个句子和文本文件的分词,以及如何结合其他库生成词云。使用jieba可以大大简化分词过程,并提高分词的准确性。
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