jieba——“结巴”中文分词是sunjunyi开发的一款Python中文分词组件,可以在Github上查看jieba项目. 要使用jieba中文分词,首先需要安装jieba中文分词,作者给出了如下的安装方法: 1.全自动安装:easy_install jieba 或者 pip install jieba / pip3 install jieba 2.半自动安装:先下载 http://pypi.python.org/pypi/jieba/ ,解压后运行 python setup.py insta…

一.使用matplotlib画图 关注公众号"轻松学编程"了解更多. 使用matplotlib画柱形图 import matplotlib from matplotlib import pyplot as plt #数据视图 #配置字体 matplotlib.rcParams["font.sans-serif"] = ["simhei"] # 黑体 matplotlib.rcParams["font.family"] = &q…

在处理英文文本时,由于英文文本天生自带分词效果,可以直接通过词之间的空格来分词(但是有些人名.地名等需要考虑作为一个整体,比如New York).而对于中文还有其他类似形式的语言,我们需要根据来特殊处理分词.而在中文分词中最好用的方法可以说是jieba分词.接下来我们来介绍下jieba分词的特点.原理与及简单的应用 1.特点 1)支持三种分词模式 精确模式:试图将句子最精确的切开,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,速度非常快,但是不能解决歧义 搜索引擎模式:在精确模式…

1.搭建环境 下载anaconda并安装,(其自带python2.7和一些常用包,NumPy,Matplotlib),第一次启动使用spyder 2.下载nltk import nltk nltk.download() 在打开的界面上选择book并下载(注意存储路径,我设的   C:\nltk_data   )我下载的大概370M 3.测试 from nltk.book import * text1 出现text1的文本即表示成功 4.现在可以开始学习python自然语言处理了…

结巴分词 import jieba """ pip install jieba 1.精确模式 2.全模式 3.搜索引擎模式 """ txt = '中国,是以华夏文明为源泉.中华文化为基础,并以汉族为主体民族的多民族国家,通用汉语.汉字,汉族与少数民族被统称为“中华民族”,又自称为炎黄子孙.龙的传人.' # 精确模式(没有冗余) # res = jieba.cut(txt) # 获取可迭代对象res = jieba.lcut(txt) # 获取列表…

一.信息提取模型 信息提取的步骤共分为五步,原始数据为未经处理的字符串, 第一步:分句,用nltk.sent_tokenize(text)实现,得到一个list of strings 第二步:分词,[nltk.word_tokenize(sent) for sent in sentences]实现,得到list of lists of strings 第三步:标记词性,[nltk.pos_tag(sent) for sent in sentences]实现得到一个list of lists of…

从今天起开始写自然语言处理的实践用法,今天学了文本分类,并没用什么创新的东西,只是把学到的知识点复习一下 性别识别(根据给定的名字确定性别) 第一步是创建一个特征提取函数(feature extractor):该函数建立了一个字典,包含给定姓名的有关特征信息. >>> def gender_features(word): ... return {'last_letter': word[-1]} >>> gender_features('Shrek') {'last_le…

2017-12-06更新:很多代码执行结果与书中不一致,是因为python的版本不一致.如果发现有问题,可以参考英文版: http://www.nltk.org/book/ 第三章,P87有一段处理html的代码: >>>raw = nltk.clean_html(html) >>>tokens = nltk.word_tokenize(raw) >>>tokens 可是我们执行会有如下错误: >>> raw = nltk.clean…

基础语法 搜索文本----词语索引使我们看到词的上下 text1.concordance("monstrous") 词出现在相似的上下文中 text1.similar("monstrous") 函数common_contexts允许我们研究两个或两个以上的词共同的上下文 text2.common_contexts(["monstrous", "very"]) 以判断词在文本中的位置,用离散图表示  ,每一个竖线代表一个单词,每…

http://www.cnblogs.com/yuxc/archive/2012/02/09/2344474.html Chapter8    Analyzing Sentence Structure  分析句子结构 Earlier chapters focused on words: how to identify them, analyze their structure, assign them to lexical categories, and access their meaning…