python3.6實現中文分詞統計-自然語言處理小專案
前言
本文分為三部分,第一部分是安裝兩個中文分詞工具包,第二部分是對中文字串進行分詞,第三部分是進一步對中文文字進行分詞。Part 1 安裝中文分詞工具背景:已經安裝了python3.6,設定好環境變數,安裝了pip模組介面:進入windows的管理員命令模式
pip install thulac #安裝清華大學的thulac中文詞法分析包
pip install jieba #安裝最好的中文詞法分析包jieba
Part 2 對字串分詞import jieba;seg_list = jieba.cut("我來到北京清華大學", cut_all=False) #jieba資料夾下的__init__.py中有個cut的函式,它是控制整個jieba分詞包的主函式。
#! python3 # -*- coding: utf-8 -*- import jieba #匯入結巴模組 fromcollections import Counter #匯入collections模組的Counter類 #對文字檔案txt進行分詞,並統計詞頻,再顯示結果 def get_words(txt): #S1 對文字進行分詞 list = jieba.cut(txt) #結巴模組的cut函式用於中文分詞 #S2 統計詞頻 c = Counter() #建立空的Counter計數器,關於counter的知識可參考本部落格的另一篇博文,位於python資料夾內 for x in list: #分詞結果中迴圈提取詞語 if len(x) > 1 and x != '\r\n':#略掉只有一個字的詞語和回車、換行 c[x] += 1 #統計每個單詞的計數值 #S3 將結果視覺化 print('常用詞頻統計結果') for(k,v) in c.most_common(100): #只取出現值最高的前100個詞語 print('%s%s %s %d' % (' '*(5-len(k)), k, '*'*int(v/3), v)) #前5個位置列印空格或詞語,有右對齊的效果 #讀取某文字檔案(預設uft-8格式) with open('C:\\Python36\\test.txt','r') as f : txt = f.read() #對該檔案進行分詞,並統計詞頻,顯示結果 get_words(txt)
參考:https://blog.csdn.net/puqutogether/article/details/40740473 Jieba分詞包(一)——解析主函式cuthttps://segmentfault.com/a/1190000011769662 python 實現中文分詞統計https://blog.csdn.net/onestab/article/details/78307765 Python jieba 中文分詞與詞頻統計http://thulac.thunlp.org THULAC:一個高效的中文詞法分析工具包https://github.com/fxsjy/jieba jieba
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