Python中文分词步骤如下:
1、安装分词库
需要安装一个中文分词库,如jieba,在命令行中输入以下命令进行安装:
pip install jieba
2、导入分词库
在Python代码中,导入jieba库:
import jieba
3、加载词典
为了更好地进行分词,可以加载jieba自带的词典,加载搜狗词库:
jieba.load_userdict("sogou_words.txt")
4、分词
使用jieba库的cut方法进行分词,有两种方式:精确模式和全模式,精确模式是默认的分词模式,适合文本分析;全模式则将句子中所有可以成词的词语都扫描出来。
text = "我爱自然语言处理技术" words = jieba.cut(text) # 精确模式 words = jieba.cut(text, cut_all=True) # 全模式
5、添加自定义词典
如果需要对特定领域的文本进行分词,可以将领域相关的词汇添加到自定义词典中。
jieba.add_word("自然语言处理")
6、词频统计
使用jieba库的lcut方法将文本切分为列表,然后使用collections库的Counter类进行词频统计。
from collections import Counter words_list = jieba.lcut(text) word_count = Counter(words_list)
7、删除停用词
在进行文本分析时,需要删除一些无意义的停用词,可以使用jieba库的analyse模块中的set_stop_words方法设置停用词表。
jieba.analyse.set_stop_words("stop_words.txt")
8、关键词提取
使用jieba库的analyse模块中的extract_tags方法提取关键词,可以设置返回关键词的数量。
keywords = jieba.analyse.extract_tags(text, topK=10)
以上就是Python中文分词的基本步骤,通过这些步骤,可以实现对中文文本的分词、词频统计、关键词提取等操作,为后续的文本分析提供基础。
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