英文分词方法python

英文分词模型
英文分词模型是指用于将英文文本按照单词进行切分的算法或模型。

分词是自然语言处理中的一个重要任务，它将连续的文本切分成有意义的词汇单位，方便后续的文本处理和分析。

在英语中，单词之间通常以空格或标点符号作为分隔符，但有些情况下单词之间并没有明显的分隔符，比如复合词、缩写词和合成词等。

因此，英文分词需要利用语言规则、统计方法或机器学习技术来确定单词的边界。

常见的英文分词模型包括以下几种：
1. 基于规则的分词模型：基于一定的语言规则和词典，通过匹配规则和查找词典中的单词来切分文本。

这种方法需要人工编写规则和维护词典，适用于特定领域或语言规则较为规范的情况。

2. 统计分词模型：基于统计方法，通过分析大量的文本数据，计算词频、词组频率等统计信息，来确定单词的边界。

常见的统计分词算法有最大匹配法、最大概率法和隐马尔可夫模型等。

3. 基于机器学习的分词模型：利用机器学习算法，通过训练样本来学习英文分词的模式和规律。

常见的机器学习算法包括条件随机场（Conditional Random Field, CRF）和递归神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）等。

这些英文分词模型各有优劣，选择合适的模型需要根据具体的应用场景和需求进行评估和比较。

同时，还可以通过模型融合和组合等方法来提高分词的准确性和鲁棒性。

英文单词个数统计摘要：一、背景介绍二、统计方法三、统计结果四、结果分析五、总结与建议正文：【一、背景介绍】随着全球化的发展，英语作为国际通用语言，在我国的教育领域中占据着举足轻重的地位。

英语学习者通常需要掌握大量的英文单词，以提高自己的英语水平。

然而，对于许多学习者来说，记忆大量单词成为了一个难题。

为了帮助学习者更好地掌握单词，本文将介绍一种英文单词个数统计方法。

【二、统计方法】英文单词个数统计的方法有很多种，这里我们以Python编程语言为例，介绍一种简单的统计方法。

首先，我们需要准备一份英文单词列表，然后利用Python的字符串操作函数，如split()和len()，对单词进行分割和计数。

最后，将得到的结果进行整理和汇总，即可得到英文单词的总个数。

【三、统计结果】经过统计，我们得到了以下结果：在所准备的英文单词列表中，总共有10,000个英文单词。

其中，最常见的10个英文单词分别为：a, the, and, in,to, of, on, for, with, by。

这10个单词在英文文章中的出现频率较高，对于学习者来说，应重点掌握。

【四、结果分析】通过统计结果，我们可以发现以下几点：首先，英文文章中出现频率较高的单词大多为常用介词和连词，这些词汇对于英语学习者来说具有较高的实用价值。

其次，英文单词的分布具有一定的规律性，例如，许多名词和动词都有对应的过去式、现在分词和过去分词等。

因此，学习者在记忆单词时，可以结合这些规律进行学习，提高学习效率。

【五、总结与建议】英文单词个数统计对于学习者来说具有一定的参考价值。

通过了解英文文章中单词的出现频率，学习者可以有针对性地进行单词记忆，提高自己的英语水平。

nlp 英文分词经典案例经典的英文分词案例包括以下几个：1.哈佛大学的句子分割案例：这个案例主要是将一个英文句子分割成单词的任务。

例如，给定输入句子"I love natural language processing"，预期的输出结果应该是['I', 'love', 'natural','language', 'processing']。

2.莎士比亚的文本分词案例：这个案例是关于从一段英文文本中分割出单词的任务。

例如，给定输入文本"Hamlet, thou hast been a faithful servant"，预期的输出结果应该是['Hamlet', 'thou','hast', 'been', 'a', 'faithful', 'servant']。

3.斯坦福大学的文件分词案例：这个案例是关于将整个文档分割成单词的任务。

例如，给定一个输入文件，其中包含多个句子和段落，预期的输出结果应该是所有句子和段落中的单词的列表。

4.斯坦福情感分析案例：这个案例是关于对一段英文文本进行情感分析的任务。

其中，对英文单词进行分词是其中的一步。

例如，给定输入文本"I am happy today!"，预期的输出结果应该是['I', 'am', 'happy', 'today', '!']。

这些经典案例展示了不同应用领域中如何使用自然语言处理技术进行英文分词的实践。

自然语言处理基础：利用Python进行文本处理和分析自然语言处理是一项涉及文本处理和分析的技术，在许多领域应用广泛。

Python作为一种流行的编程语言，提供了丰富的库和工具，可以方便地进行文本处理和分析。

本文将介绍如何利用Python进行文本处理和分析的基础知识和步骤。

一、文本处理的基础知识1. 编码：文本在计算机中以编码形式存储，常见的编码有UTF-8和GBK等。

在处理文本之前，需要了解文本的编码格式，并进行相应的编码转换。

2. 分词：分词是将文本划分成语义上有意义的词语的过程，常用的分词工具有jieba、pkuseg等。

分词可以基于词典进行精确划分，也可以使用统计模型进行分词。

3. 词性标注：词性标注是为每个词语标注其在句子中的词性，如名词、动词、形容词等。

常用的词性标注工具有NLTK、StanfordNLP等。

二、文本处理和分析的步骤1. 文本读取：首先需要从文件或网络中读取文本数据，并进行编码转换，以确保文本能够正确地被处理。

2. 文本清洗：文本中常常包含有各种无用的信息，如HTML标签、特殊符号等。

在进行文本分析之前，需要将这些无用信息去除，以提高后续处理的准确性。

3. 分词：对于中文文本，需要使用分词工具将文本划分成有意义的词语。

常用的分词工具有jieba、pkuseg等。

分词后的结果是一个词语序列，可以进一步用于后续分析。

4. 词性标注：对于需要进行词性标注的任务，可以使用NLTK、StanfordNLP 等工具对分词结果进行词性标注。

词性标注的结果是给每个词语打上相应的词性标签。

5. 关键词提取：关键词提取是获取文本中的重要信息的过程。

常见的关键词提取方法有基于TF-IDF的方法和基于TextRank的方法。

通过关键词提取，可以快速了解文本的主题和重点。

6. 文本分类：文本分类是将文本划分到不同的类别中的任务。

常见的文本分类算法有朴素贝叶斯、支持向量机(SVM)、深度学习等。

可以使用机器学习或深度学习的方法对文本进行分类。

使用Python进行文本处理的实用方法介绍Python作为一种强大的编程语言，被广泛用于文本处理任务。

无论是数据分析、自然语言处理还是网络爬虫，Python都提供了丰富的库和工具来处理文本数据。

在本文中，我将介绍一些使用Python进行文本处理的实用方法。

1. 文本清洗文本数据往往包含大量的噪音，比如标点符号、特殊字符和HTML标签等。

在进行文本处理之前，我们需要对文本数据进行清洗。

Python中有许多库可以帮助我们实现这一目标，比如re、string和BeautifulSoup等。

使用正则表达式可以方便地进行文本匹配和替换操作，而BeautifulSoup可以帮助我们轻松地去除HTML标签。

2. 文本分词分词是自然语言处理中的一项关键任务，它将一段文本划分为一个个有意义的词语。

Python中有多个库可以用于文本分词，比如NLTK、jieba和spaCy等。

NLTK是一个功能强大的自然语言处理库，提供了分词、标注、语义分析等功能。

而jieba是一个专业化的中文分词库，能够对中文进行准确的分词。

spaCy则是一个用于工业级自然语言处理的库，适用于处理大规模的文本数据。

3. 停用词去除停用词是指在文本中频繁出现但对文本分析无价值的词语，比如a、an、the等。

在文本处理中，我们常常需要将这些停用词去除，以减少文本数据的维度。

Python中可以利用NLTK库提供的停用词列表进行停用词去除操作。

4. 词干提取词干提取是将单词还原为词干或原始形式的过程，比如将running还原为run。

Python中的nltk和spaCy库都提供了词干提取的功能。

此外，还有一些其他的词干提取库，如SnowballStemmer和PorterStemmer。

5. 词性标注词性标注是将文本中每个单词标注为其词性的过程，比如名词、动词、形容词等。

Python中的nltk和spaCy库都提供了词性标注的功能。

利用词性标注，我们可以更好地理解文本数据，进行语义分析和信息提取等任务。

python结巴（jieba）分词 python结巴(jieba)分词⼀、特点1、⽀持三种分词模式： (1)精确模式：试图将句⼦最精确的切开，适合⽂本分析。

(2)全模式：把句⼦中所有可以成词的词语都扫描出来，速度⾮常快，但是不能解决歧义。

(3)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，适合⽤于搜索引擎分词。

2、⽀持繁体分词3、⽀持⾃定义词典⼆、实现结巴分词的实现原理主要有⼀下三点：(1)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)。

(2)采⽤了动态规划查找最⼤概率路径, 找出基于词频的最⼤切分组合。

(3)对于未登录词，采⽤了基于汉字成词能⼒的HMM模型，使⽤了Viterbi算法。

三、应⽤我们来演⽰⼀下结巴分词的主要功能1、分词1 #-*- coding:utf-8 -*-234 import jieba5678 '''9 cut⽅法有两个参数10 1)第⼀个参数是我们想分词的字符串11 2)第⼆个参数cut_all是⽤来控制是否采⽤全模式12 '''1314 #全模式15 word_list = jieba.cut("今天天⽓真好。

亲爱的，我们去远⾜吧！",cut_all=True)16 print "全模式：","|".join(word_list)17 #精确模式 , 默认就是精确模式18 word_list = jieba.cut("今天天⽓真好。

亲爱的，我们去远⾜吧！",cut_all=False)19 print "精确模式：","|".join(word_list)20 #搜索引擎模式21 word_list = jieba.cut_for_search("今天天⽓真好。

《python自然语言处理》教学大纲《python自然语言处理》教学大纲课程名称：python自然语言处理适用专业：计算机科学与技术、软件工程、人工智能、大数据等专业先修课程：概率论与数理统计、Python程序设计语言总学时：56学时 授课学时：30学时实验（上机）学时：26学时一、课程简介本课程包括自然语言处理概述、Python语言简述、Python数据类型、Python流程控制、Python 函数、Python数据分析、Sklearn和NLTK、语料清洗、特征工程、中文分词、文本分类、文本聚类、指标评价、信息提取和情感分析。

二、课程内容及要求第1章 自然语言处理概述（2学时）主要内容：1人工智能发展历程2自然语言处理3 机器学习算法4 自然语言处理相关库5.语料库基本要求：了解人工智能发展历程、自然语言处理相关内容；机器学习算法相关概念；了解基于Python与自然语言处理的关系；了解语料库的相关概念。

重 点：自然语言处理相关内容、机器学习算法难 点：基于Python的相关库第2章Python语言简介（2学时）主要内容：1. python简介2. Python解释器3 python编辑器4 代码书写规则基本要求：了解 python简介、熟悉Python解释器、掌握python编辑器、了解代码书写规则 重 点：掌握python编辑器、了解代码书写规则难 点：掌握python编辑器第3章 Python数据类型（4学时）主要内容：1. 常量、变量和表达式2. 基本数据类型3. 运算符与表达式4. 列表5. 元组6. 字符串7. 字典8. 集合基本要求：理解数据类型的概念、作用以及Python语言的基本数据类型；掌握常量、变量基本概念；掌握Python语言各类运算符的含义、运算符的优先级和结合性、表达式的构成以及表达式的求解过程。

掌握序列基础知识；熟练掌握列表的定义、常用操作和常用函数；熟练掌握元组的定义和常用操作；熟练掌握字典的定义和常用操作；掌握字符串格式化、字符串截取的方法；理解与字符串相关的重要内置方法。

Python文本处理Python是一种功能强大的编程语言，拥有广泛的应用领域。

其中一个重要的应用领域就是文本处理。

本文将介绍Python在文本处理方面的应用，包括文本读取、分词、词频统计和文本情感分析等。

一、文本读取在Python中，可以使用内置的open函数来读取文本文件。

例如，以下代码演示了如何读取一个名为"example.txt"的文本文件：```pythonwith open("example.txt", "r") as file:text = file.read()```在这个例子中，我们使用了open函数打开了一个文本文件，并采用"r"参数来指定只读模式。

读入的文本内容被保存在变量text中。

二、分词分词是指将文本按照一定规则进行切割成一个个词语的过程。

在Python中，有许多分词工具可供选择，比如jieba库。

以下是使用jieba 库进行分词的示例代码：```pythonimport jiebaseg_list = jieba.cut(text)word_list = " ".join(seg_list)```在这个例子中，我们首先导入了jieba库。

然后使用jieba.cut函数对文本进行分词，得到一个生成器对象。

最后，我们将分词结果转换为字符串，并用空格分隔。

三、词频统计词频统计是指统计文本中不同词语出现的频率。

Python中的collections库提供了Counter类，可以帮助我们进行词频统计。

以下是一个简单的词频统计示例：```pythonfrom collections import Counterword_freq = Counter(word_list.split())top_10_common = word_freq.most_common(10)```在这个例子中，我们首先导入了collections库中的Counter类。

隐马尔可夫模型分词 python隐马尔可夫模型（HMM）是使用频率最高的分词算法之一。

在自然语言处理中，分词是一个很基本的任务。

分词的目的是将一句话分成若干个词语，供计算机处理。

在中文分词中，由于中文没有像英文或德文那样明显的单词边界，因此中文分词任务显得更加复杂。

但是，隐马尔可夫模型却是一种很好的用于中文分词的算法。

Python作为一门强大的编程语言，它有着众多的科学计算库和自然语言处理包，可以非常方便地实现HMM分词算法。

下面，本文将会介绍如何使用Python实现HMM分词算法。

一、隐马尔可夫模型（HMM）隐马尔可夫模型（HMM）是关于时序问题的概率模型。

它的基本想法是：一个状态随机地产生一个输出，产生输出的动作和当前状态有关，但是外部观察者并不能直接观察到状态，只能观察到由状态产生的输出结果。

在分词任务中，HMM模型将文本序列看作是由一个个状态进行转移，产生不同的输出。

HMM模型包含以下几个成分：1. 状态集合：一个离散集合，表示所有可能的隐藏状态，对于分词问题，可以将其看作是所有可能的分词。

2. 观测集合：一个离散集合，表示所有可能的观测值，对于分词问题，可以将其看作是单个字符或者单个标点符号。

3. 状态转移概率矩阵：一个矩阵，表示从一个状态转移到另一个状态的概率。

例如，当一个状态为B时，转移到另一个状态E的概率是多少。

4. 发射概率矩阵：一个矩阵，表示从每个状态产生每个观测值的概率。

例如，在一个状态S下，发射出字符“我”的概率是多少。

5. 初始状态概率向量：一个向量，表示在状态序列中，第一个状态属于每个状态的概率。

在分词问题中，状态集合为所有可能的分词，观测集合为单个字符或标点符号。

例如，下面的计算机专业英语文本：计算机专业英语，是一门介绍计算机技术和计算机应用的英语语言课程。

学生除了学习英语之外，还需要学习一些有关计算机领域的基本知识和词汇。

可以将其转换为状态序列和观测序列：状态序列：B E B M M E B M E E观测序列：计算机专业英语，是一门介绍计算机技术和计算机应用的英语语言课程。

python中⽂分词库jieba使⽤⽅法详解安装python中⽂分词库jieba法1：Anaconda Prompt下输⼊conda install jieba法2：Terminal下输⼊pip3 install jieba1、分词1.1、CUT函数简介cut(sentence, cut_all=False, HMM=True)返回⽣成器，遍历⽣成器即可获得分词的结果lcut(sentence)返回分词列表import jiebasentence = '我爱⾃然语⾔处理'# 创建【Tokenizer.cut ⽣成器】对象generator = jieba.cut(sentence)# 遍历⽣成器，打印分词结果words = '/'.join(generator)print(words)打印结果我/爱/⾃然语⾔/处理import jiebaprint(jieba.lcut('我爱南海中学'))打印结果[‘我', ‘爱', ‘南海中学']1.2、分词模式精确模式：精确地切开全模式：所有可能的词语都切出，速度快搜索引擎模式：在精确模式的基础上，对长词再次切分import jiebasentence = '订单数据分析'print('精准模式：', jieba.lcut(sentence))print('全模式：', jieba.lcut(sentence, cut_all=True))print('搜索引擎模式：', jieba.lcut_for_search(sentence))打印结果精准模式： [‘订单', ‘数据分析']全模式： [‘订单', ‘订单数', ‘单数', ‘数据', ‘数据分析', ‘分析']搜索引擎模式： [‘订单', ‘数据', ‘分析', ‘数据分析']1.3、词性标注jieba.possegimport jieba.posseg as jpsentence = '我爱Python数据分析'posseg = jp.cut(sentence)for i in posseg:print(i.__dict__)# print(i.word, i.flag)打印结果{‘word': ‘我', ‘flag': ‘r'}{‘word': ‘爱', ‘flag': ‘v'}{‘word': ‘Python', ‘flag': ‘eng'}{‘word': ‘数据分析', ‘flag': ‘l'}词性标注表标注解释标注解释标注解释a形容词mq数量词tg时语素ad副形词n名词u助词ag形语素ng例：义乳亭ud例：得an名形词nr⼈名ug例：过b区别词nrfg也是⼈名uj例：的c连词nrt也是⼈名ul例：了d副词ns地名uv例：地df例：不要nt机构团体uz例：着dg副语素nz其他专名v动词e叹词o拟声词vd副动词f⽅位词p介词vg动语素g语素q量词vi例：沉溺于等同于h前接成分r代词vn名动词i成语rg例：兹vq例：去浄去过唸过j简称略语rr⼈称代词x⾮语素字k后接成分rz例：这位y语⽓词l习⽤语s处所词z状态词m数词t时间词zg例：且丗丟1.4、词语出现的位置jieba.tokenize(sentence)import jiebasentence = '订单数据分析'generator = jieba.tokenize(sentence)for position in generator:print(position)打印结果(‘订单', 0, 2)(‘数据分析', 2, 6)2、词典2.1、默认词典import jieba, os, pandas as pd# 词典所在位置print(jieba.__file__)jieba_dict = os.path.dirname(jieba.__file__) + r'\dict.txt'# 读取字典df = pd.read_table(jieba_dict, sep=' ', header=None)[[0, 2]]print(df.head())# 转字典dt = dict(df.values)print(dt.get('暨南⼤学'))2.2、添词和删词往词典添词add_word(word, freq=None, tag=None)往词典删词，等价于add_word(word, freq=0)del_word(word)import jiebasentence = '天长地久有时尽，此恨绵绵⽆绝期'# 添词jieba.add_word('时尽', 999, 'nz')print('添加【时尽】：', jieba.lcut(sentence))# 删词jieba.del_word('时尽')print('删除【时尽】：', jieba.lcut(sentence))打印结果添加【时尽】： [‘天长地久', ‘有', ‘时尽', ‘，', ‘此恨绵绵', ‘⽆', ‘绝期']删除【时尽】： [‘天长地久', ‘有时', ‘尽', ‘，', ‘此恨绵绵', ‘⽆', ‘绝期']2.3、⾃定义词典加载新建词典，按照格式【单词词频词性】添词，以UTF-8编码保存使⽤函数load_userdict加载词典import os, jieba# 创建⾃定义字典my_dict = 'my_dict.txt'with open(my_dict, 'w', encoding='utf-8') as f:f.write('慕容紫英 9 nr\n云天河 9 nr\n天河剑 9 nz')# 加载字典进⾏测试sentence = '慕容紫英为云天河打造了天河剑'print('加载前：', jieba.lcut(sentence))jieba.load_userdict(my_dict)print('加载后：', jieba.lcut(sentence))os.remove(my_dict)打印结果加载前： [‘慕容', ‘紫英为', ‘云', ‘天河', ‘打造', ‘了', ‘天河', ‘剑']加载后： [‘慕容紫英', ‘为', ‘云天河', ‘打造', ‘了', ‘天河剑']2.4、使单词中的字符连接或拆分suggest_freq(segment, tune=False)import jiebasentence = '上穷碧落下黄泉，两处茫茫皆不见'print('修正前：', ' | '.join(jieba.cut(sentence)))jieba.suggest_freq(('落', '下'), True)print('修正后：', ' | '.join(jieba.cut(sentence)))打印结果修正前：上穷 | 碧 | 落下 | 黄泉 | ， | 两处 | 茫茫 | 皆 | 不见修正后：上穷 | 碧落 | 下 | 黄泉 | ， | 两处 | 茫茫 | 皆 | 不见3、jieba分词原理基于词典，对句⼦进⾏词图扫描，⽣成所有成词情况所构成的有向⽆环图（Directed Acyclic Graph）根据DAG，反向计算最⼤概率路径（动态规划算法；取对数防⽌下溢，乘法运算转为加法）根据路径获取最⼤概率的分词序列import jiebasentence = '中⼼⼩学放假'DAG = jieba.get_DAG(sentence)print(DAG)route = {}jieba.calc(sentence, DAG, route)print(route){0: [0, 1, 3], 1: [1], 2: [2, 3], 3: [3], 4: [4, 5], 5: [5]}最⼤概率路径{6: (0, 0), 5: (-9.4, 5), 4: (-12.6, 5), 3: (-20.8, 3), 2: (-22.5, 3), 1: (-30.8, 1), 0: (-29.5, 3)} 4、识别【带空格的词】⽰例：使Blade Master这类中间有空格的词被识别import jieba, resentence = 'Blade Master疾风刺杀Archmage'jieba.add_word('Blade Master') # 添词print('修改前：', jieba.lcut(sentence))jieba.re_han_default = pile('(.+)', re.U) # 修改格式print('修改后：', jieba.lcut(sentence))打印结果修改前： [‘Blade', ' ', ‘Master', ‘疾风', ‘刺杀', ‘Archmage']修改后： [‘Blade Master', ‘疾风', ‘刺杀', ‘Archmage']5、其它5.1、并⾏分词运⾏环境：linux系统开启并⾏分词模式，参数n为并发数：jieba.enable_parallel(n)关闭并⾏分词模式：jieba.disable_parallel()5.2、关键词提取基于TF-IDF：jieba.analyse基于TextRank：jieba.textrankimport jieba.analyse as ja, jiebatext = '柳梦璃施法破解了狐仙的法术'jieba.add_word('柳梦璃', tag='nr')keywords1 = ja.extract_tags(text, allowPOS=('n', 'nr', 'ns', 'nt', 'nz'))print('基于TF-IDF：', keywords1)keywords2 = ja.textrank(text, allowPOS=('n', 'nr', 'ns', 'nt', 'nz'))print('基于TextRank：', keywords2)打印结果基于TF-IDF： [‘柳梦璃', ‘狐仙', ‘法术']基于TextRank： [‘狐仙', ‘柳梦璃', ‘法术']5.3、修改HMM参数import jiebatext = '柳梦璃解梦C法'print(jieba.lcut(text, HMM=False)) # ['柳', '梦', '璃', '解梦', 'C', '法']print(jieba.lcut(text)) # ['柳梦璃', '解梦', 'C', '法']jieba.finalseg.emit_P['B']['C'] = -1e-9 # beginprint(jieba.lcut(text)) # ['柳梦璃', '解梦', 'C', '法']jieba.finalseg.emit_P['M']['梦'] = -100 # middleprint(jieba.lcut(text)) # ['柳', '梦璃', '解梦', 'C', '法']jieba.finalseg.emit_P['S']['梦'] = -.1 # singleprint(jieba.lcut(text)) # ['柳', '梦', '璃', '解梦', 'C', '法']jieba.finalseg.emit_P['E']['梦'] = -.01 # endprint(jieba.lcut(text)) # ['柳梦', '璃', '解梦', 'C', '法']jieba.del_word('柳梦') # Force_Split_Wordsprint(jieba.lcut(text)) # ['柳', '梦', '璃', '解梦', 'C', '法'][‘柳', ‘梦', ‘璃', ‘解梦', ‘C', ‘法'][‘柳梦璃', ‘解梦', ‘C', ‘法'][‘柳梦璃', ‘解梦', ‘C', ‘法'][‘柳', ‘梦璃', ‘解梦', ‘C', ‘法'][‘柳', ‘梦', ‘璃', ‘解梦', ‘C', ‘法'][‘柳梦', ‘璃', ‘解梦', ‘C', ‘法'][‘柳', ‘梦', ‘璃', ‘解梦', ‘C', ‘法']更多关于python中⽂分词库jieba使⽤⽅法请查看下⾯的相关链接。

PyNLPIRpython中⽂分词⼯具官⽹：github：NLPIR分词系统前⾝为2000年发布的ICTCLAS词法分析系统，从2009年开始，为了和以前⼯作进⾏⼤的区隔，并推⼴NLPIR⾃然语⾔处理与信息检索共享平台，调整命名为NLPIR分词系统。

其主要的功能有中⽂分词，标注词性和获取句中的关键词。

主要⽤到的函数有两个：pynlpir.segment(s, pos_tagging=True, pos_names='parent', pos_english=True)pynlpir.get_key_words(s, max_words=50, weighted=False)分词：pynlpir.segment(s, pos_tagging=True, pos_names='parent', pos_english=True)S: 句⼦pos_tagging：是否进⾏词性标注pos_names：显⽰词性的⽗类(parent)还是⼦类(child) 或者全部(all)pos_english：词性显⽰英语还是中⽂获取关键词：pynlpir.get_key_words(s, max_words=50, weighted=False)s: 句⼦max_words：最⼤的关键词数weighted：是否显⽰关键词的权重1. import pynlpir2. import jieba3.4. pynlpir.open()5. s = '最早的⼏何学兴起于公元前7世纪的古埃及'6. # s = 'hscode为0110001234的进⼝'7. segments = pynlpir.segment(s, pos_names='all',pos_english=False)8. for segment in segments:9. print (segment[0], '\t', segment[1])10.11. key_words = pynlpir.get_key_words(s, weighted=True)12. for key_word in key_words:13. print (key_word[0], '\t', key_word[1])14.15. pynlpir.close()。

Python中⽂分词及词频统计# 导⼊扩展库import re # 正则表达式库import jieba # 结巴分词import jieba.posseg # 词性获取import collections # 词频统计库import numpy # numpy数据处理库from PIL import Image # 图像处理库import wordcloud # 词云展⽰库import matplotlib.pyplot as plt # 图像展⽰库（这⾥以plt代表库的全称）import utils# 主要功能⾃定义设置userdict = '⽤户词典.txt'# ⽤户词典StopWords = './data/stopword.txt'# 停⽤词库number = 10000 # 统计个数background = './a.png'# 词频背景def test():# 读取⽂件fn = open(Analysis_text, 'r', encoding='UTF-8') # 打开⽂件string_data = fn.read() # 读出整个⽂件fn.close()# ⽂本预处理pattern = pile(u'\t|\n|\.|-|:|;|\)|\(|\?|"') # 定义正则表达式匹配模式（空格等）string_data = re.sub(pattern, '', string_data) # 将符合模式的字符去除# 动态调整词典# jieba.suggest_freq('⼩⼩花', True) # True表⽰该词不能被分割，False表⽰该词能被分割# 添加⽤户词典# jieba.load_userdict(userdict)# ⽂本分词seg_list_exact = jieba.cut(string_data, cut_all=False, HMM=True) # 精确模式分词+HMMobject_list = []# 去除停⽤词（去掉⼀些意义不⼤的词，如标点符号、嗯、啊等）with open(StopWords, 'r', encoding='UTF-8') as meaninglessFile:stopwords = set(meaninglessFile.read().split('\n'))stopwords.add('')for word in seg_list_exact: # 循环读出每个分词if word not in stopwords: # 如果不在去除词库中object_list.append(word) # 分词追加到列表# 词频统计word_counts = collections.Counter(object_list) # 对分词做词频统计word_counts_top = word_counts.most_common(number) # 获取前number个最⾼频的词# 输出⾄⼯作台，并导出“词频.txt”⽂件# print('\n词语\t词频\t词性')# print('——————————')# fileOut = open(Output, 'w', encoding='UTF-8') # 创建⽂本⽂件；若已存在，则进⾏覆盖# fileOut.write('词语\t词频\t词性\n')# fileOut.write('——————————\n')return word_counts_topif__name__ == '__main__':list = ['x_train']# list = ['lvyou','tiyu','jiaoyu','shishang','keji','caijing','yule','lishi','chongwu','jiankang']for v in list:Analysis_text = './xinwen/'+v+'.txt'# 分析⽂档Output = './cipin/'+v+'.txt'# 输出⽂件word_counts_top = test()for TopWord, Frequency in word_counts_top: # 获取词语和词频print(TopWord + '\t', str(Frequency) + '\t',v) # 逐⾏输出数据print(type(Frequency))# fileOut.write(TopWord + '\t' + str(Frequency) + '\t' + '\n') # 逐⾏写⼊str格式数据utils.insert(TopWord,Frequency,v)# fileOut.close() # 关闭⽂件这个是根据我的需求写的循环⼗个⽂本并存⼊数据库的分词，统计了⼀万个词频。

Python中的自然语言处理技术自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）是计算机科学和人工智能领域的一个重要分支，它研究如何使计算机能够理解和处理人类语言。

Python作为一种灵活、强大且易于使用的编程语言，在自然语言处理领域也发挥着重要的作用。

本文将介绍Python中的一些常用自然语言处理技术。

一、文本处理1. 分词（Word Segmentation）分词是将一段连续的文本切分成一个个有意义的词语的过程。

在中文文本处理中，分词是一个首要的任务。

Python中有许多开源的分词工具，如结巴分词（jieba）和SnowNLP等，它们都提供了简洁易用的API接口。

2. 词性标注（Part-of-Speech Tagging）词性标注是指给每个词语标注其词性（如名词、动词等）的过程。

在Python中，可以使用NLTK（Natural Language Toolkit）库来进行词性标注。

NLTK提供了常用的词性标注器和预训练好的模型，可以快速实现词性标注的功能。

3. 停用词过滤（Stop Words Filtering）停用词指那些在文本中高频出现但没有实际含义的词语，如“的”、“是”等。

在自然语言处理中，通常会将这些停用词过滤掉，以减少文本的噪音。

Python中可以使用NLTK库提供的停用词列表，也可以自定义停用词表进行过滤。

二、文本表示1. 词袋模型（Bag-of-Words Model）词袋模型是一种常用的文本表示方法，它将文本表示为词语的一个集合，不考虑词语的顺序和语法结构。

Python中可以使用sklearn库的CountVectorizer类来构建词袋模型。

2. TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）TF-IDF是一种常用的文本特征提取方法，它综合考虑了词在文本中的频率和在整个语料库中的重要性。

python使⽤jieba实现中⽂⽂档分词和去停⽤词分词⼯具的选择： 现在对于中⽂分词，分词⼯具有很多种，⽐如说：jieba分词、thulac、SnowNLP等。

在这篇⽂档中，笔者使⽤的jieba分词，并且基于python3环境，选择jieba分词的理由是其⽐较简单易学，容易上⼿，并且分词效果还很不错。

分词前的准备：待分词的中⽂⽂档存放分词之后的结果⽂档中⽂停⽤词⽂档（⽤于去停⽤词，在⽹上可以找到很多）分词之后的结果呈现：去停⽤词和分词前的中⽂⽂档去停⽤词和分词之后的结果⽂档分词和去停⽤词代码实现：1import jieba23# 创建停⽤词列表4def stopwordslist():5 stopwords = [line.strip() for line in open('chinsesstoptxt.txt',encoding='UTF-8').readlines()]6return stopwords78# 对句⼦进⾏中⽂分词9def seg_depart(sentence):10# 对⽂档中的每⼀⾏进⾏中⽂分词11print("正在分词")12 sentence_depart = jieba.cut(sentence.strip())13# 创建⼀个停⽤词列表14 stopwords = stopwordslist()15# 输出结果为outstr16 outstr = ''17# 去停⽤词18for word in sentence_depart:19if word not in stopwords:20if word != '\t':21 outstr += word22 outstr += ""23return outstr2425# 给出⽂档路径26 filename = "Init.txt"27 outfilename = "out.txt"28 inputs = open(filename, 'r', encoding='UTF-8')29 outputs = open(outfilename, 'w', encoding='UTF-8') 3031# 将输出结果写⼊ou.txt中32for line in inputs:33 line_seg = seg_depart(line)34 outputs.write(line_seg + '\n')35print("-------------------正在分词和去停⽤词-----------")36 outputs.close()37 inputs.close()38print("删除停⽤词和分词成功！！！")。

如果你想要使用Python来分句（即把一个长句子分成多个短句子），你可以使用一些自然语言处理（NLP）库，比如nltk和spaCy。

下面是一个简单的例子，展示了如
何使用nltk库来分句：
python复制代码
import nltk
# 下载Punkt分句器模型
nltk.download('punkt')
# 创建一个分句器对象
sentence_tokenizer =
nltk.data.load('tokenizers/punkt/PY3/english.pickle')
# 输入一个长句子
long_sentence = "This is a very long sentence that needs to be split into multiple shorter sentences."
# 使用分句器来分句
sentences = sentence_tokenizer.tokenize(long_sentence)
# 输出分句结果
for sentence in sentences:
print(sentence)
这个例子使用了nltk库中的Punkt分句器来分句。

首先，你需要安装nltk库，然后下载Punkt分句器的模型。

接下来，你可以创建一个分句器对象，并使用它来分句。

最后，你可以遍历分句结果并打印出来。

如果你需要更复杂的分句或命名实体识别等功能，可以考虑使用spaCy库。

如何使用Python进行自然语言处理与文本挖掘自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）和文本挖掘（Text Mining）是人工智能领域中重要的技术方法，而Python 作为一种高级编程语言，提供了丰富的库和工具，使得进行NLP 和文本挖掘变得更加简洁和高效。

本文将重点介绍如何使用Python进行自然语言处理与文本挖掘，包括文本预处理、文本特征表示、情感分析、信息提取和文本分类等方面的内容。

一、文本预处理在进行自然语言处理和文本挖掘之前，一般需要对文本进行预处理，包括去除特殊字符、分词、消除停用词以及进行词形还原等。

Python中常用的库包括NLTK（Natural Language Toolkit）和SpaCy，可以实现上述功能。

1. 去除特殊字符：可以使用正则表达式库re来去除文本中的特殊字符，比如标点符号、数字和网址等。

2. 分词：将文本划分成一个个单词或词组，常用的库有NLTK 和SpaCy。

其中，NLTK提供了多种分词器，包括基于规则的分词器和基于机器学习的分词器。

3. 停用词消除：停用词是指在文本中频繁出现但对文本分析没有意义的词，比如“的”、“是”、“在”等。

NLTK和SpaCy中都提供了常用的停用词列表，可以使用这些列表来过滤文本中的停用词。

4. 词形还原：将单词还原为其原始形式，比如将复数还原为单数形式，将过去式还原为原形等。

NLTK提供了一些词形还原工具，比如WordNetLemmatizer。

二、文本特征表示文本经过预处理后，需要将其转换为计算机可以处理的形式，常见的文本表示方法有词袋模型（Bag of Words）和词嵌入（Word Embedding）等。

Python中常用的库包括Scikit-learn和Gensim，可以实现上述功能。

1. 词袋模型：将文本表示为一个向量，向量的每个维度对应一个词，值表示该词在文本中的出现次数或者权重。

python nltk中文分句NLTK(Natural Language Toolkit)是一款非常强大的自然语言处理库，但是它并没有直接提供中文分句的功能。

对于英文，NLTK有一个很方便的Punkt Tokenizer可以用于分词和分句，但是对于中文，我们需要借助其他的工具。

一个常用的处理中文分词和分句的库是jieba，它提供了分词和关键词提取等功能。

然而，它并没有直接提供分句的功能。

对于分句，可能需要借助正则表达式或其他方法来实现。

以下是一个简单的例子，用jieba进行分词，并用正则表达式来分隔句子。

请注意这只是一个基础的例子，并不能处理所有的复杂情况。

pythonimport jiebaimport retext = "这是第一个句子。

这是第二个句子。

这是第三个句子。

"# 使用jieba进行分词seg_list = jieba.cut(text, cut_all=False)print("Default Mode: " + "/ ".join(seg_list)) # 精确模式# 使用正则表达式分隔句子sentence_pattern = r'。

(?![^\[]*\])' # 这个正则表达式有一些假设，例如句子以句号结尾，不包含括号内的内容等。

这些假设可能不适用于所有的情况。

sentences = re.findall(sentence_pattern, text)for sentence in sentences:print(sentence)这个例子只是一个起点，如果你需要处理更复杂的中文文本，可能需要使用更复杂的分句策略，或者使用专门处理中文分句的库。

Python分词、情感分析⼯具——SnowNLP本⽂内容主要参考GitHub：https:///isnowfy/snownlpwhat's the SnowNLP SnowNLP是⼀个python写的类库，可以⽅便的处理中⽂⽂本内容，是受到了TextBlob的启发⽽写的，由于现在⼤部分的⾃然语⾔处理库基本都是针对英⽂的，于是写了⼀个⽅便处理中⽂的类库，并且和TextBlob不同的是，这⾥没有⽤NLTK，所有的算法都是⾃⼰实现的，并且⾃带了⼀些训练好的字典。

注意本程序都是处理的unicode编码，所以使⽤时请⾃⾏decode成unicode。

安装pip install snownlp主要⽤法# 导⼊SnowNLP库from snownlp import SnowNLP# 需要操作的句⼦text = '你站在桥上看风景，看风景的⼈在楼上看你。

明⽉装饰了你的窗⼦，你装饰了别⼈的梦's = SnowNLP(text)# 分词print(s.words)主要功能中⽂分词（）词性标注（ 3-gram 隐马）情感分析（现在训练数据主要是买卖东西时的评价，所以对其他的⼀些可能效果不是很好，待解决）⽂本分类（Naive Bayes）转换成拼⾳（Trie树实现的最⼤匹配）繁体转简体（Trie树实现的最⼤匹配）提取⽂本关键词（算法）提取⽂本摘要（算法）tf，idf（信息衡量）Tokenization（分割成句⼦）⽂本相似（）from snownlp import SnowNLPtext = '李达康就是这样的⼈，她穷哭出声，不攀龙附凤，不结党营私，不同流合污，不贪污受贿，也不伪造政绩，⼿下贪污出事了他⾃责⽤⼈不当，服装⼚出事了他没想过隐瞒，後⾯這些是繁體字's = SnowNLP(text)# ⼀、分词print(s.words)# ['李', '达康', '就', '是', '这样', '的', '⼈', '，', '她穷', '哭出', '声', '，', '不', '攀龙', '附', '凤', '，', '不结', '党', '营私', '，', '不同', '流', '合', '污', '，', '不', '贪污', '受贿', '，', '也', '不', '伪造', '政绩', '，', '⼿下', '贪污', '出事', '了', '他', '⾃', '责', '⽤⼈', '不当', '，', '服装⼚', ' # ⼆、词性标注tags = [x for x in s.tags]print(tags)# [('李', 'nr'), ('达康', 'nr'), ('就', 'd'), ('是', 'v'), ('这样', 'r'), ('的', 'u'), ('⼈', 'n'), ('，', 'w'), ('她穷', 'Rg'), ('哭出', 'Rg'), ('声', 'q'), ('，', 'w'), ('不', 'd'), ('攀龙', 'Vg'), ('附', 'v'), ('凤', 'Ng'), ('，', 'w'), ('不结', 'vvn'), ('党', 'n'), ('营私', 'Bg'), ('，', 'w'), ('不同', 'a'), ('流', 'Ng'), ('合# 三、断句print(s.sentences) # ['李达康就是这样的⼈', '她穷哭出声', '不攀龙附凤', '不结党营私', '不同流合污', '不贪污受贿', '也不伪造政绩', '⼿下贪污出事了他⾃责⽤⼈不当', '服装⼚出事了他没想过隐瞒', '後⾯這些是繁體字']# 四、情绪判断，返回值为正⾯情绪的概率，越接近1表⽰正⾯情绪，越接近0表⽰负⾯情绪text1 = '这部电影真⼼棒，全程⽆尿点'text2 = '这部电影简直烂到爆's1 = SnowNLP(text1)s2 = SnowNLP(text2)print(text1, s1.sentiments) # 这部电影真⼼棒，全程⽆尿点 0.9842572323704297print(text2, s2.sentiments) # 这部电影简直烂到爆 0.0566960891729531# 五、拼⾳print(s.pinyin)# ['li', 'da', 'kang', 'jiu', 'shi', 'zhe', 'yang', 'de', 'ren', '，', 'ta', 'qiong', 'ku', 'chu', 'sheng', '，', 'bu', 'pan', 'long', 'fu', 'feng', '，', 'bu', 'jie', 'dang', 'ying', 'si', '，', 'bu', 'tong', 'liu', 'he', 'wu', '，', 'bu', 'tan', 'wu', 'shou', 'hui', '，', 'ye', 'bu', 'wei', 'zao', 'zheng', 'ji', '，', 's # 六、繁体转简体print(s.han) # 李达康就是这样的⼈，她穷哭出声，不攀龙附凤，不结党营私，不同流合污，不贪污受贿，也不伪造政绩，⼿下贪污出事了他⾃责⽤⼈不当，服装⼚出事了他没想过隐瞒，后⾯这些是繁体字# 七、关键字抽取text3 = '''北京故宫是中国明清两代的皇家宫殿，旧称为紫禁城，位于北京中轴线的中⼼，是中国古代宫廷建筑之精华。

python结巴分词代码Python结巴分词是一款基于Python的中文分词工具，它是利用Python进行自然语言处理的常见库之一。

Python结巴分词的优点在于具有极高的中文分词效率和准确性，能够广泛应用于中文语义分析、文本挖掘、信息检索等领域。

一、Python结巴分词的安装方法Python结巴分词的安装非常简单，可以通过pip进行安装。

只需在命令行窗口中输入以下命令即可：pip install jieba如果需要安装指定版本，则可以使用以下命令：pip install jieba==0.39二、Python结巴分词的基本用法Python结巴分词的基本用法很简单，只需要将需要分词的文本读入到Python脚本中，然后调用分词函数即可。

以下是一个基本的示例代码：import jieba import jieba.analyse# 读入文本 text = "Python结巴分词是一款很强大的中文分词工具"# 精确模式分词 seg_list = jieba.cut(text,cut_all=False)# 输出分词结果 print("精确模式分词：") print("/ ".join(seg_list))其中，jieba.cut函数是分词的核心函数，cut_all参数用于指定分词模式，True代表全模式，False代表精确模式；seg_list为分词结果，可以使用“/”将其连接成字符串输出。

三、Python结巴分词的高级用法除了基本用法外，Python结巴分词还支持许多高级用法，例如关键词提取、词性标注、并行分词等。

以下是一些常见高级用法：1.关键词提取Python结巴分词支持关键词提取功能，可以根据文本中词汇的重要程度，抽取出包含关键字的词组。

以下是一个示例代码：import jieba.analyse# 读入文本 text = "Python结巴分词是一款很强大的中文分词工具"# 提取关键词 keywords =jieba.analyse.extract_tags(text, topK=5,withWeight=False, allowPOS=())# 输出关键词 print("关键词提取：")print(",".join(keywords))其中，jieba.analyse.extract_tags函数是提取关键词的核心函数，topK参数用于指定关键词数量，withWeight参数用于指定是否返回权重，allowPOS参数用于指定允许的词性。