简述python四种分词工具,盘点哪个更好用?
大家好,我是安果!
分词在自然语言处理中有着常见的场景,比如从一篇文章自动提取关键词就需要用到分词工具,中文搜索领域同样离不开分词
Python 中有很多开源的分词工具,下面给大家介绍几款常见的分词依赖库
1. jieba 分词
“结巴” 分词,GitHub 最受欢迎的分词工具,立志做最好的 Python 中文分词组件,支持多种分词模式,支持自定义词典
github star:26k
代码示例
import jieba strs=["我来到北京清华大学","乒乓球拍卖完了","中国科学技术大学"] for str in strs: seg_list = jieba.cut(str,use_paddle=True) # 使用paddle模式 print("Paddle Mode: " + '/'.join(list(seg_list))) seg_list = jieba.cut("我来到北京清华大学", cut_all=True) print("全模式: " + "/ ".join(seg_list)) # 全模式 seg_list = jieba.cut("我来到北京清华大学", cut_all=False) print("精确模式: " + "/ ".join(seg_list)) # 精确模式 seg_list = jieba.cut("他来到了网易杭研大厦") # 默认是精确模式 print("新词识别:", ",".join(seg_list)) seg_list = jieba.cut_for_search("小明硕士毕业于中国科学院计算所,后在日本京都大学深造") # 搜索引擎模式 print("搜索引擎模式:", ".join(seg_list))
输出:
【全模式】: 我/ 来到/ 北京/ 清华/ 清华大学/ 华大/ 大学 【精确模式】: 我/ 来到/ 北京/ 清华大学 【新词识别】: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) 【搜索引擎模式】: 小明, 硕士, 毕业, 于, 中国, 科学, 学院, 科学院, 中国科学院, 计算, 计算所, 后, 在, 日本, 京都, 大学, 日本京都大学, 深造
项目地址:
https://github.com/fxsjy/jieba
2. pkuseg 分词
pkuseg 是北大语言计算与机器学习研究组开源的一款分词工具
它的特点是支持多领域分词,目前支持新闻领域,网络领域,医药领域,旅游领域,以及混合领域的分词预训练模型,用户可以自由地选择不同的模型
相比通用分词工具,它的分词准确率更高
github star:5.4k
代码示例
import pkuseg seg = pkuseg.pkuseg() # 以默认配置加载模型 text = seg.cut('python是一门很棒的语言') # 进行分词 print(text)
输出
['python', '是', '一', '门', '很', '棒', '的', '语言']
项目地址:
https://github.com/lancopku/pkuseg-python
3. FoolNLTK 分词
基于 BiLSTM 模型训练而成,据说可能是最准的开源中文分词,同样支持用户自定义词典
GitHub star: 1.6k
代码示例
import fool text = "一个傻子在北京" print(fool.cut(text)) # ['一个', '傻子', '在', '北京']
项目地址:
https://github.com/rockyzhengwu/FoolNLTK
4. THULAC
THULAC 由清华大学自然语言处理与社会人文计算实验室研制推出的一套中文词法分析工具包
具有词性标注功能,能分析出某个词是名词还是动词或者形容词
github star:1.5k
代码示例
import thulac thu1 = thulac.thulac() #默认模式 text = thu1.cut("我爱北京天安门", text=True) #进行一句话分词 print(text) # 我_r 爱_v 北京_ns 天安门_ns 代码示例2 thu1 = thulac.thulac(seg_only=True) #只进行分词,不进行词性标注 thu1.cut_f("input.txt", "output.txt") #对input.txt文件内容进行分词,输出到output.txt
项目地址:
https://github.com/thunlp/THULAC-Python
目前我在用的还是结巴分词,配合用户自定义词典,解决常见的网络词语
你在用什么分词工具,欢迎留下你的意见
以上就是简述python四种分词工具,盘点哪个更好用?的详细内容,更多关于python 分词工具的资料请关注脚本之家其它相关文章!
相关文章
Django JWT Token RestfulAPI用户认证详解
这篇文章主要介绍了Django JWT Token RestfulAPI用户认证详解,小编觉得挺不错的,现在分享给大家,也给大家做个参考。一起跟随小编过来看看吧2019-01-01如何利用pyinstaller打包Python程序为exe可执行文件
这篇文章主要给大家介绍了关于如何利用pyinstaller打包Python程序为exe可执行文件的相关资料,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧2021-04-04flask/django 动态查询表结构相同表名不同数据的Model实现方法
今天小编就为大家分享一篇flask/django 动态查询表结构相同表名不同数据的Model实现方法,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧2019-08-08
最新评论