Python代码
#encoding=utf-8import jieba
seg_list = jieba.cut("我来到北京清华大学",cut_all=True)
print "Full Mode:", "/ ".join(seg_list) #全模式
seg_list = jieba.cut("我来到北京清华大学",cut_all=False)
print "Default Mode:", "/ ".join(seg_list) #默认模式
seg_list = jieba.cut("他来到了网易杭研大厦")
print ", ".join(seg_list)
输出:
Full Mode: 我/ 来/ 来到/ 到/ 北/ 北京/ 京/ 清/ 清华/ 清华大学/ 华/ 华大/ 大/ 大学/ 学
Default Mode: 我/ 来到/ 北京/ 清华大学
他, 来到, 了, 网易, 杭研, 大厦 (此处,“杭研”并没有在词典中,但是也被Viterbi算法识别出来了)
# -*- 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式逻辑回归"
str2 = "可以尝试修改网络架构来准确的复制全连接模型"
str3 = "模型的目标函数是求交叉熵损失和所有权重衰减项的和,loss()函数的返回值就是这个值"
seg_list = jieba.cut(str1,cut_all =True) #全模式
print("/".join(seg_list))
result = pseg.cut(str1)
result2 = jieba.cut(str2) #精准模式
result3 = jieba.analyse.extract_tags(str3,4) #关键词提取
result4 = jieba.cut_for_search(str3) #搜索引擎模式
for w in result:
print(w.word,w.flag)
print(" ".join(result2))
print(" ".join(result3))
print(" ".join(result4))
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