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招聘网站内容建设,南昌seo方案,安徽地区建设工程信息网,页面设计时最好用多少种颜色中文分词就是将一个汉字序列切分成一个一个单独的词。例如: 另外还有停用词的概念,停用词是指在数据处理时,需要过滤掉的某些字或词。 一、jieba库 安装过程见:https://blog.csdn.net/momomuabc/article/details/128198306 ji…

中文分词就是将一个汉字序列切分成一个一个单独的词。例如:
在这里插入图片描述
另外还有停用词的概念,停用词是指在数据处理时,需要过滤掉的某些字或词。
在这里插入图片描述

一、jieba库

安装过程见:https://blog.csdn.net/momomuabc/article/details/128198306
jieba库的基础与实例:https://blog.csdn.net/momomuabc/article/details/128219592

jieba库基础功能

1.分词函数jieba.cut

import jiebafor i in jieba.cut("我爱python"):print(i,end=' ')#利用end参数取消换行
--输出
我 爱 python 

2.向词库添加词jieba.add_word()
如果想添加一些专业词汇进入词库,可以使用jieba.add_word()函数
例如:

import jiebaseg_list=jieba.cut("真武七截阵和天罡北斗阵哪个更厉害呢?")
for i in seg_list:print(i,end=" ")
--此时输出
真武 七截阵 和 天罡 北斗 阵 哪个 更 厉害 呢 ? 
--可以看到真武七截阵和天罡北斗阵两个专业词汇被拆分开了,那么进行词组添加
jieba.add_word("真武七截阵")
jieba.add_word("天罡北斗阵")
seg_list=jieba.cut("真武七截阵和天罡北斗阵哪个更厉害呢?")
for i in seg_list:print(i,end=" ")
--再次输出后,可以看到真武七截阵和天罡北斗阵已经被识别为单独的词
真武七截阵 和 天罡北斗阵 哪个 更 厉害 呢 ?

3.导入词库jieba.load_userdict()
当需要大量导入专业词汇时,使用jieba.add_word()一个个添加会过于麻烦,可以使用jieba.load_userdict()方法将词库一次性导入。
词库中的单词需已每行一个词的方式保存,例如:
在这里插入图片描述

jieba.load_userdict("D:\\2.2 中文分词\\2.2\\金庸武功招式.txt")

二、文章分词

1.搭建语料库

上一节已经导入了语料库:https://blog.csdn.net/momomuabc/article/details/129183499
代码如下:

import os
import os.path#读取文件路径
import codecs#转换文件读取格式
import pandasfilePaths = []#设置存储文件路径的变量
fileContents = []#存储文件内容的变量
for root, dirs, files in os.walk("D:\SogouC.mini\Sample"):#os.walk()返回文件的目录,子目录,文件名,详情见上篇for name in files:filePath = os.path.join(root, name)#将目录和子目录拼接为目前的文件路径filePaths.append(filePath)#将文件路径存入路径变量f = codecs.open(filePath, "r", "utf-8")#以utf-8的格式打开当前路径下的文件fileContent = f.read()#读取文件内容f.close()#关闭文件fileContents.append(fileContent)#将文件内容存入内容变量       
#将文件路径和内容存入DataFrame中
corpos=pandas.DataFrame({"filePath":filePaths,"fileContent":fileContents
}
)

2.语料库分词

分词后需要注明,每个分词的来源,因此需要取上面的corpos对象里的filepath,并对filecontent进行分词。

import jieba
Path=[]
segments=[]
for index,row in corpos.iterrows():#返回corpos的内容filepath=row["filePath"]#取其中的filepath字段segs=jieba.cut(row["fileContent"])#取其中的filecontent字段,并进行分词for seg in segs:#将分词后的内容遍历segments.append(seg)#存入segmentsPath.append(filepath)#同时存储filepath
segmentDataFrame=pandas.DataFrame(#将分词结果存为数据框{"filepath":Path,"segment":segments}
)

iterrow()方法可以返回所有的行索引index,以及该行的所有内容row。

http://www.mnyf.cn/news/51415.html

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