中文分詞是中文文字處理的乙個基礎性工作,然而長久以來,在python程式設計領域,一直缺少高準確率、高效率的分詞元件。
結巴分詞正是為了滿足這一需求。
特性:
支援兩種分詞模式:
用法:
演算法:
介面:
**示例:
python**
#encoding=utf-8
import jieba
seg_list = jieba.cut("我來到北京清華大學",cut_all=true)
"full mode:", "/ ".join(seg_list) #全模式
seg_list = jieba.cut("我來到北京清華大學",cut_all=false)
"default mode:", "/ ".join(seg_list) #預設模式
seg_list = jieba.cut("他來到了網易杭研大廈")
", ".join(seg_list)
#encoding=utf-8輸出:import jieba
seg_list = jieba.cut("我來到北京清華大學",cut_all=true)
print "full mode:", "/ ".join(seg_list) #全模式
seg_list = jieba.cut("我來到北京清華大學",cut_all=false)
print "default mode:", "/ ".join(seg_list) #預設模式
seg_list = jieba.cut("他來到了網易杭研大廈")
print ", ".join(seg_list)
**full mode: 我/ 來/ 來到/ 到/ 北/ 北京/ 京/ 清/ 清華/ 清華大學/ 華/ 華大/ 大/ 大學/ 學
default mode: 我/ 來到/ 北京/ 清華大學
他, 來到, 了, 網易, 杭研, 大廈 (此處,「杭研」並沒有在詞典中,但是也被viterbi演算法識別出來了)
full mode: 我/ 來/ 來到/ 到/ 北/ 北京/ 京/ 清/ 清華/ 清華大學/ 華/ 華大/ 大/ 大學/ 學**:default mode: 我/ 來到/ 北京/ 清華大學
他, 來到, 了, 網易, 杭研, 大廈 (此處,「杭研」並沒有在詞典中,但是也被viterbi演算法識別出來了)
Python 結巴分詞(1)分詞
利用結巴分詞來進行詞頻的統計,並輸出到檔案中。結巴分詞的特點 支援繁體分詞 支援自定義詞典 mit 授權協議 演算法 分詞引數 使用者詞典 載入詞典 使用者詞典 userdict.dict 雲計算 5 李小福 2 nr 創新辦 3 i easy install 3 eng 好用 300 韓玉賞鑑 3...
python結巴分詞
中文分詞是中文文字處理的乙個基礎性工作,結巴分詞利用進行中文分詞。其基本實現原理有三點 基於trie樹結構實現高效的詞圖掃瞄,生成句子中漢字所有可能成詞情況所構成的有向無環圖 dag 採用了動態規劃查詢最大概率路徑,找出基於詞頻的最大切分組合 對於未登入詞,採用了基於漢字成詞能力的hmm模型,使用了...
python中文分詞 結巴分詞
中文分詞是中文文字處理的乙個基礎性工作,結巴分詞利用進行中文分詞。其基本實現原理有三點 基於trie樹結構實現高效的詞圖掃瞄,生成句子中漢字所有可能成詞情況所構成的有向無環圖 dag 採用了動態規劃查詢最大概率路徑,找出基於詞頻的最大切分組合 對於未登入詞,採用了基於漢字成詞能力的hmm模型,使用了...