Linux下的中文分词实现（linux分词）

linux下的中文分词是用来将一段汉字句子分割成有意义的单词或语言单元的任务，可用于后续的搜索、信息提取等非常重要的自然语言处理应用场景。目前，Linux下有很多高效、稳定的中文分词工具可以用来实现中文分词任务，其中下面简单介绍三款使用较广泛的分词工具。

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1、Jieba分词：Jieba分词是基于Python实现的中文分词库，是目前Python开发者最为常用的中文分词模块。它提供了可配置的精准、全模式和搜索引擎模式，精准模式尽可能精准的找到需要分词的词语，全模式则将句子中所有出现的词语进行分词，搜索引擎模式将会适应用户的搜索需求。安装和使用Jieba分词，可以通过以下代码安装：

`$ pip3 install jieba`

用户也可以在代码中导入分词库：

`import jieba`

然后，就可以使用如下代码来使用Jieba分词：

`jieba.cut(‘我来到北京清华大学’)`

2、Thulac分词：Thulac是一个中文词法分析工具，提供简单、准确的中文分词服务。它的分析流程包括词法分析、情感分析、命名实体识别、词性标注等，分析流程和精度上比较优秀。它的安装使用可以参考以下代码：

`$ pip3 install thulac`

导入命令：

`import thulac`

实例命令：

`thulac.cut(‘我来到北京清华大学’)`

3、IPM在线分词：IPM在线分词是一个在线中文中文分词工具，提供分词+词性标注服务，支持简体、繁体风格的拆分。该工具提供了简易的API接口，使用该接口可以发送HTTP请求到IPM的服务器实现在线的中文分词任务：

`import json

import requests

url = “http://api.ipm.me/fenci/”

res=requests.post(url,data=json.dumps({‘txt’: ‘我爱北京天安门’})).json()

print(res)`

以上介绍了三款Linux下使用较广泛的中文分词工具：Jieba分词、Thulac分词和IPM在线分词，它们可以为同学们实现中文分词任务提供可靠的支持，改善NLP(自然语言处理)场景中分词任务的效率。

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