python 中文提取，判斷，分詞

參考：

判斷是否包含中文

def

contain_zh(word):
zh_pattern = re.compile(u'
[\u4e00-\u9fa5]+')
word =word.decode()
match =zh_pattern.search(word)
return match

提取中文

def

remain_zh(word):
zh_pattern = re.compile(u'
[^\u4e00-\u9fa5]+')
word =word.decode()
word = re.sub(zh_pattern,""
, word)
return word

中文分詞

使用模組jieba。安裝pip install jieba

import

jieba
seg_list = jieba.cut("
我來到北京清華大學
", cut_all =true)
print
"full mode:
", '
'.join(seg_list)
seg_list = jieba.cut("
我來到北京清華大學")
print
"default mode:
", '
'.join(seg_list)

full mode: 我 來到 北京 清華 清華大學 華大 大學

default mode: 我 來到 北京 清華大學

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...

python 中文分詞

英文單詞之間是以空格作為自然分界符的，而漢語是以字為基本的書寫單位，詞語之間沒有明顯的區分標記，因此，中文詞語分析是中文資訊處理的基礎與關鍵。分詞演算法可分為三大類 基於字典 詞庫匹配的分詞方法 基於詞頻度統計的分詞方法和基於知識理解的分詞方法。在基於字典 詞庫匹配的分詞方法中，又分為正向最大匹配 ...

Python 中文分詞總結

一，jieba 對於結巴而言，使用的人比較多，支援三種分詞模式，繁體分詞，自定義詞典，mit授權協議。三種模式分詞 import jieba s list jieba.cut 江南小鎮的青磚白瓦風景秀美如畫 cut all true print full mode join s list 全模式 s...