python中jieba分詞的簡單應用

話不多說，上來就貼**：

#注意編碼問題

#-*-encoding = utf-8-*-

import jieba  

jieba.load_userdict('wangzhan.txt') #儲存不需要切分的重要詞語

def creadstoplist(stopwordspath):

stwlist = [line.strip()

for line in open(stopwordspath, 'r', encoding='utf-8').readlines()]

return stwlist

stopword = creadstoplist('stopword.txt')

userword = creadstoplist('wangzhan.txt')

f1 =open("content.txt",encoding = 'utf-8')  

f2 =open("fenci_content.txt", 'a',encoding = 'utf-8')  

lines =f1.readlines()  # 讀取全部內容 

text = '' 

for line in lines:  

line.replace('\t', '').replace('\n', '').replace(' ','')

seg_list = jieba.cut(line, cut_all=false)

for word in seg_list:

if word not in stopword and len(word) > 1 :#去停詞和單個詞語

text = str(word) +' '+ text

print(text)

f2.write(text)

f1.close()  

f2.close()

其中奧秘，慢慢體會，就這樣了，拜拜！

python 中文jieba分詞

import os import jieba from collections import counter def words txt print jieba.cut txt lista jieba.cut txt 返回的結構都是乙個可迭代的 generator，可以使用 for 迴圈來獲得分詞後...

關於jieba分詞 Python

做詞云視覺化的時候，一般都用乙個庫叫jieba，它是用來分詞的。jieba庫在安裝時，會附帶乙個詞庫，這個詞庫中包含了日常漢語的詞語和詞性。在分詞時，jieba庫會先基於詞庫對文字進行匹配，生成文字中的漢字最有可能形成的詞。然後將這些詞組成乙個dag，用動態規劃演算法來查詢最大的概率路徑，盡可能不將...

jieba 利用jieba分詞

目錄 三種分詞模式 新增自定義詞典進行分詞 jieba提供了三種分詞模式，分別是全模式，精確模式和搜尋引擎模式。全模式下會將所有可能的詞語都進行分詞，精確模式下會盡可能的將句子精確切開，搜尋引擎模式實在精確模式的基礎上，對長詞再進行劃分，提高分詞的召回率。使用cut和cut for search即可...