1、简要说明
结巴分词支持三种分词模式,支持繁体字,支持自定义词典
2、三种分词模式
全模式:把句子中所有的可以成词的词语都扫描出来, 速度非常快,但是不能解决歧义
精简模式:把句子最精确的分开,不会添加多余单词,看起来就像是把句子分割一下
搜索引擎模式:在精简模式下,对长词再度切分
# -*- encoding=utf-8 -*- import jieba if __name__ == '__main__': str1 = '我去北京天安门广场跳舞' a = jieba.lcut(str1, cut_all=True) # 全模式 print('全模式:{}'.format(a)) b = jieba.lcut(str1, cut_all=False) # 精简模式 print('精简模式:{}'.format(b)) c = jieba.lcut_for_search(str1) # 搜索引擎模式 print('搜索引擎模式:{}'.format(c))
运行
3、某个词语不能被分开
# -*- encoding=utf-8 -*- import jieba if __name__ == '__main__': str1 = '桃花侠大战菊花怪' b = jieba.lcut(str1, cut_all=False) # 精简模式 print('精简模式:{}'.format(b)) # 如果不把桃花侠分开 jieba.add_word('桃花侠') d = jieba.lcut(str1) # 默认是精简模式 print(d)
运行
4、 某个单词必须被分开
# -*- encoding=utf-8 -*- import jieba if __name__ == '__main__': # HMM参数,默认为True '''HMM 模型,即隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model, HMM),是一种基于概率的统计分析模型, 用来描述一个系统隐性状态的转移和隐性状态的表现概率。 在 jieba 中,对于未登录到词库的词,使用了基于汉字成词能力的 HMM 模型和 Viterbi 算法, 其大致原理是: 采用四个隐含状态,分别表示为单字成词,词组的开头,词组的中间,词组的结尾。 通过标注好的分词训练集,可以得到 HMM 的各个参数,然后使用 Viterbi 算法来解释测试集,得到分词结果。 ''' str1 = '桃花侠大战菊花怪' b = jieba.lcut(str1, cut_all=False, HMM=False) # 精简模式,且不使用HMM模型 print('精简模式:{}'.format(b)) # 分开大战为大和战 jieba.suggest_freq(('大', '战'), True) e = jieba.lcut(str1, HMM=False) # 不使用HMM模型 print('分开:{}'.format(e))
运行
以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持。
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P70系列延期,华为新旗舰将在下月发布
3月20日消息,近期博主@数码闲聊站 透露,原定三月份发布的华为新旗舰P70系列延期发布,预计4月份上市。
而博主@定焦数码 爆料,华为的P70系列在定位上已经超过了Mate60,成为了重要的旗舰系列之一。它肩负着重返影像领域顶尖的使命。那么这次P70会带来哪些令人惊艳的创新呢?
根据目前爆料的消息来看,华为P70系列将推出三个版本,其中P70和P70 Pro采用了三角形的摄像头模组设计,而P70 Art则采用了与上一代P60 Art相似的不规则形状设计。这样的外观是否好看见仁见智,但辨识度绝对拉满。
更新日志
2024年10月10日
2024年10月10日
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