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  • Python jieba库的使用说明

    1、jieba库基本介绍

      (1)、jieba库概述

             jieba是优秀的中文分词第三方库

             - 中文文本需要通过分词获得单个的词语
             - jieba是优秀的中文分词第三方库,需要额外安装

             - jieba库提供三种分词模式,最简单只需掌握一个函数

      (2)、jieba分词的原理

             Jieba分词依靠中文词库

             - 利用一个中文词库,确定汉字之间的关联概率
             - 汉字间概率大的组成词组,形成分词结果

             - 除了分词,用户还可以添加自定义的词组

    2、jieba库使用说明

      (1)、jieba分词的三种模式

             精确模式、全模式、搜索引擎模式

             - 精确模式:把文本精确的切分开,不存在冗余单词
             - 全模式:把文本中所有可能的词语都扫描出来,有冗余

             - 搜索引擎模式:在精确模式基础上,对长词再次切分

      (2)、jieba库常用函数


    3、jieba应用实例

     

    4、利用jieba库统计三国演义中任务的出场次数

    import  jieba
    
    txt = open("D:\三国演义.txt", "r", encoding='utf-8').read()
    words = jieba.lcut(txt)     # 使用精确模式对文本进行分词
    counts = {}     # 通过键值对的形式存储词语及其出现的次数
    
    for word in words:
        if  len(word) == 1:    # 单个词语不计算在内
            continue
        else:
            counts[word] = counts.get(word, 0) + 1    # 遍历所有词语,每出现一次其对应的值加 1
            
    items = list(counts.items())#将键值对转换成列表
    items.sort(key=lambda x: x[1], reverse=True)    # 根据词语出现的次数进行从大到小排序
    
    for i in range(15):
        word, count = items[i]
        print("{0:<5}{1:>5}".format(word, count))

    统计了次数对多前十五个名词,曹操不愧是一代枭雄,第一名当之无愧,但是我们会发现得到的数据还是需要进一步处理,比如一些无用的词语,一些重复意思的词语。

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    [RxSwift]4.2.0、Observer
    [RxSwift]4.1.6、ControlEvent
    [RxSwift]4.1.5、Signal
    [RxSwift]4.1.4、Driver
  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/wkfvawl/p/9487165.html
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