ppcq.net
当前位置:首页 >> Python怎么用结巴分词提取关键词 >>

Python怎么用结巴分词提取关键词

# -*- coding: utf-8 -*- import jieba import jieba.posseg as pseg import jieba.analyse#jieba.load_userdict('userdict.txt')#jieba默认有一个dict.txt词库,但可以根据自己需要加入自己的词条 str1 = "训练一个可进行N维分类的网络的常用方法是使用多项

jieba"结巴"中文分词:做最好的Python中文分词组件 "Jieba" (Chinese for "to stutter") Chinese text segmentation: built to be the best Python Chinese word segmentation module.Scroll down for English documentation.Feature 支持三种分词

python中文分词:结巴分词中文分词是中文文本处理的一个基础性工作,结巴分词利用进行中文分词.其基本实现原理有三点:基于Trie树结构实现高效的词图扫描,生成句子中汉字所有可能成词情况所构成的有向无环图(DAG)采用了动态规

下面这个程序是对一个文本文件里的内容进行分词的程序:test.py [python] view plain copy#!/usr/bin/python #-*- encoding:utf-8 -*- import jieba #导入jieba模块 def splitSentence(inputFile, outputFile): fin = open(inputFile, 'r') #以读的方式打开文件

pip安装下载包后放到python的目录下大约记得是Lib/sxxxx-txxxx/这

是使用extract_tags函数,这个函数会根据TF-IDF算法将特征词提取出来,在提取之前会去掉停用词,可以人工指定停用词字典,代码如下:jieba.analyse.set_stop_words('D:\\Python27\\stopword.txt')tags = jieba.analyse.extract_tags(text,20)

#!/usr/bin/env python3#-*- coding:utf-8 -*- import os,random#假设要读取文件名为aa,位于当前路径 filename='aa.txt' dirname=os.getcwd() f_n=os.path.join(dirname,filename)#注释掉的程序段,用于测试脚本,它生成20行数据,每行有1-20随机

#! python3# -*- coding: utf-8 -*-import os, codecsimport jiebafrom collections import Counterdef get_words(txt): seg_list = jieba.cut(txt) c = Counter() for x in seg_list: if len(x)>1 and x != '\r\n': c[x] += 1 print('常用词频度统计结果') for (k,v) in c.most_

import re使用正则表达式.

高频词提取:# !/usr/bin/python3# coding:utf-8 import jieba.analyse jieba.load_userdict('dict.txt') # dict.txt自定义词典 content = open('kw.txt', 'rb').read() tags = jieba.analyse.extract_tags(content, topK=10) # topK 为高频词数量 print("\n".join(tags))

网站首页 | 网站地图
All rights reserved Powered by www.ppcq.net
copyright ©right 2010-2021。
内容来自网络,如有侵犯请联系客服。zhit325@qq.com