手把手教你用Jieba做中文分词
机器学习算法与Python实战
共 2153字,需浏览 5分钟
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2021-02-13 15:35
导读:近年来,随着NLP技术日益成熟,开源实现的分词工具越来越多,如Ansj、HanLP、盘古分词等。本文我们选取了Jieba进行介绍。
pip install jieba
精确模式:试图将句子精确地切开,适合文本分析。 全模式:把句子中所有可以成词的词语都扫描出来。全模式处理速度非常快,但是不能解决歧义。 搜索引擎模式:在精确模式的基础上,对长词再次切分,提高召回率,适用于搜索引擎分词。
import jieba
sent = '中文分词是文本处理不可或缺的一步!'
seg_list = jieba.cut(sent, cut_all=True)
print('全模式:', '/ ' .join(seg_list))
seg_list = jieba.cut(sent, cut_all=False)
print('精确模式:', '/ '.join(seg_list))
seg_list = jieba.cut(sent)
print('默认精确模式:', '/ '.join(seg_list))
seg_list = jieba.cut_for_search(sent)
print('搜索引擎模式', '/ '.join(seg_list))
全模式:中文/ 分词/ 是/ 文本/ 文本处理/ 本处/ 处理/ 不可/ 不可或缺/ 或缺/ 的/ 一步/ /
精确模式:中文/ 分词/ 是/ 文本处理/ 不可或缺/ 的/ 一步/ !
默认精确模式:中文/ 分词/ 是/ 文本处理/ 不可或缺/ 的/ 一步/ !
搜索引擎模式中文/ 分词/ 是/ 文本/ 本处/ 处理/ 文本处理/ 不可/ 或缺/ 不可或缺/ 的/ 一步/ !
关于作者:杜振东,国家标准委人工智能技术专家和AIIA(中国人工智能产业发展联盟)技术专家。拥有8年机器学习与文本挖掘相关技术经验,6年中文自然语言处理相关项目实战经验,擅长PyTorch、TensorFlow等主流深度学习框架,擅长运用NLP前沿技术解决真实项目的难题。
涂铭,数据架构师和人工智能技术专家,曾就职于阿里,现就职于腾讯。对大数据、自然语言处理、图像识别、Python、Java等相关技术有深入的研究,积累了丰富的实践经验。
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