content = "現如今，機器學習和深度學習帶動人工智慧飛速的發展，並在處理、語音識別領域取得巨大成功。"
content = jieba.cut(content, cut_all=false)
print('/'.join(content))
content2 = "現如今，機器學習和深度學習帶動人工智慧飛速的發展，並在處理、語音識別領域取得巨大成功。"
content2 = jieba.cut(content2, cut_all=true)
print('/'.join(content2))
content3 = "現如今，機器學習和深度學習帶動人工智慧飛速的發展，並在處理、語音識別領域取得巨大成功。"
content3 = jieba.cut_for_search(content3)
print('/'.join(content3))
content4 = "現如今，機器學習和深度學習帶動人工智慧飛速的發展，並在處理、語音識別領域取得巨大成功。"
content4 = jieba.lcut(content4, cut_all=false)
print(content4)
import jieba.posseg as psg
content5 = "現如今，機器學習和深度學習帶動人工智慧飛速的發展，並在處理、語音識別領域取得巨大成功。"
content5 = psg.lcut(content5)
print([(x.word,x.flag) for x in content5])
from collections import counter
top5 = counter(content5).most_common(4)
print(top5)
txt = "鐵甲網是中國最大的工程機械交易平台。"
jieba.add_word('鐵甲網')
print(jieba.lcut(txt))
from pyhanlp import *
content6 = '現如今，機器學習和深度學習帶動人工智慧飛速的發展，並在處理、語音識別領域取得巨大成功。'
print(hanlp.segment(content6))
txt = "鐵甲網是中國最大的工程機械交易平台。"
customdictionary.add('鐵甲網')
customdictionary.insert('機械工程', 'nz 1024')
customdictionary.add('交易平台', 'nz 1024 n 1')
print(hanlp.segment(txt))
英文分詞和中文分詞
由於英語的基本組成單位就是詞，所以相對來說簡單很多。大致分為三步 3s 根據空格拆分單詞 split 排除停止詞 stop word 提取詞幹 stemming 1 根據空格拆分單詞 這一步是是最簡單的一步，英語的句子基本上就是由標點符號 空格和詞構成，那麼只要根據空格和標點符號將詞語分割成陣列即可...
最小分詞（中文分詞）
中文分詞一般有下面幾種方法 1 基於字串匹配的分詞方法 1 正向最大匹配法 由左到右的方向 2 逆向最大匹配法 由右到左的方向 3 最少切分 使每一句中切出的詞數最小 這幾種方法一般都是通過 字典 來實現的，比如 中國航天 應邀到美國與太空總署 開會 其中字典如下 中國航天 這樣子 流掃瞄 中，第乙...
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...