下面这个程序是对一个文本文件里的内容进行分词知桐的程序:test.py
[python] view plain copy
#!/usr/bin/python
#-*- encoding:utf-8 -*-
import jieba 老猛陆 #导入jieba模块
def splitSentence(inputFile, outputFile):
fin = open(inputFile, 'r') #以读的方式打开文件
fout = open(outputFile, 'w'侍顷) #以写得方式打开文件
for eachLine in fin:
line = eachLine.strip().decode('utf-8', 'ignore') #去除每行首尾可能出现的空格,并转为Unicode进行处理
wordList = list(jieba.cut(line)) #用结巴分词,对每行内容进行分词
outStr = ''
for word in wordList:
outStr += word
outStr += '/ '
fout.write(outStr.strip().encode('utf-8') + '\n') #将分词好的结果写入到输出文件
fin.close()
fout.close()
splitSentence('myInput.txt', 'myOutput.txt')
写完程序之后,在Linux重点输入:python test.py即可运行程序进行分词。
输入的文件内容如下所示:
经过结巴分词后,输出结果如下所示:
注意:第11行的 jieba.cut()返回的结构是一个可迭代的generator,可以用list(jieba.cut(...))转化为list
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。其基宴悔搜本实现原理有三点:
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)
采用了动态规划查找最大概率路径, 找出基于词频的最大切分组合
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
安装(Linux环境)
下载工具包,解压后进入目录下,运行:python setup.py install
模式
默认模式,试图将句子最精确前培地切开,适合文本分析
全模式,把句子中所有的可以成词的词语都扫描出来,适合搜索引擎
接口
组件只提供jieba.cut 方法用于分词
cut方法接受两个输入参数:
第一个参数为需要分词的字符串
cut_all参数用来控制分词模式
待分词的字符串可以是gbk字符串、utf-8字符串或者unicode
jieba.cut返回的结构是一个可迭代的晌历generator,可以使用for循环来获得分词后得到的每一个词语(unicode),也可以用list(jieba.cut(...))转化为list
实例
#! -*- coding:utf-8 -*-
import jieba
seg_list = jieba.cut("我来到北京清华大学", cut_all = True)
print "Full Mode:", ' '.join(seg_list)
seg_list = jieba.cut("我来到北京清华大学")
print "Default Mode:", ' '.join(seg_list)
Python代码
#encoding=utf-8import jieba
seg_list 竖哪缺= 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 "余辩, ".join(seg_list)
输出:
Full Mode: 我/ 来/ 来到/ 到/ 北/ 北京/ 京/ 清/ 缓皮清华/ 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)
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