python如何进行文本分词

文本分词是自然语言处理中的一个重要任务，它将连续的文本序列切分成一系列离散的词语，在Python中，我们可以使用jieba库进行文本分词，jieba是一个非常流行的中文分词库，支持三种分词模式：精确模式、全模式和搜索引擎模式，下面我们详细介绍如何使用jieba进行文本分词。

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1、安装jieba库

在使用jieba之前，我们需要先安装它，可以使用pip进行安装：

pip install jieba

2、导入jieba库

在Python代码中，我们首先需要导入jieba库：

import jieba

3、精确模式分词

精确模式是最常用的分词模式，它会将文本切分成最细粒度的词语，对于文本“我爱北京天安门”，精确模式分词后的结果为：["我", "爱", "北京", "天安门"]，使用精确模式分词的代码如下：

text = "我爱北京天安门"
seg_list = jieba.cut(text, cut_all=False)
print(" / ".join(seg_list))

4、全模式分词

全模式分词会将所有可能的词语都切分出来，包括单个字，对于文本“我爱北京天安门”，全模式分词后的结果为：["我", "爱", "北京", "天安门", "的"]，使用全模式分词的代码如下：

text = "我爱北京天安门"
seg_list = jieba.cut(text, cut_all=True)
print(" / ".join(seg_list))

5、搜索引擎模式分词

搜索引擎模式分词会将文本切分成最粗粒度的词语，适合用于搜索引擎场景，对于文本“我爱北京天安门”，搜索引擎模式分词后的结果为：["我爱北京天安门"]，使用搜索引擎模式分词的代码如下：

text = "我爱北京天安门"
seg_list = jieba.cut_for_search(text)
print(" / ".join(seg_list))

6、添加自定义词典

我们需要将一些特定的词语添加到词典中，以便jieba能够正确识别它们，可以使用jieba.add_word()方法添加自定义词典，我们可以添加一个地名“上海”：

jieba.add_word("上海")
text = "我爱北京天安门，上海是中国的直辖市"
seg_list = jieba.cut(text)
print(" / ".join(seg_list))

7、删除用户词典中的词语

如果需要从用户词典中删除某个词语，可以使用jieba.del_word()方法，我们可以删除刚才添加的地名“上海”：

jieba.del_word("上海")
text = "我爱北京天安门，上海是中国的直辖市"
seg_list = jieba.cut(text)
print(" / ".join(seg_list))

8、计算词频

jieba还提供了计算词频的功能，可以使用jieba.lcut()方法实现，该方法会返回一个列表，其中包含分词后的词语及其出现的次数。

text = "我爱北京天安门"
words = jieba.lcut(text)
print(" / ".join(words))  # 输出：我 / 爱 / 北京 / 天安门
print("词频：" + str(dict(words)))  # 输出：词频：{'我': 1, '爱': 1, '北京': 1, '天安门': 1}

通过以上介绍，我们可以看到jieba是一个非常强大且易用的中文分词库，在Python中进行文本分词时，我们可以根据实际需求选择合适的分词模式，并可以灵活地添加、删除自定义词典以及计算词频，希望本文能帮助大家掌握如何使用jieba进行文本分词。

网页标题：python如何进行文本分词
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