大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于python语言分词的问题，于是小编就整理了5个相关介绍Python语言分词的解答，让我们一起看看吧。
如何用python进行中文分词？
结巴分词基本可以算作目前最好用且用得人最多的python中文分词库。
项目地址：***s://github***/fxsjy/jieba
或者网上搜索 jieba 分词 就可以找到各种相关教程
如何使用python对中文txt文件分词？
特点
样例分享
样例要求
对如上文本文件实现中文分词，并且分词结果中不包含字母、标点、中英文停词（如，an、and、another、一定、一方面、一旦等）等内容，同时支持特定含义词组的切分（如“牛仔很忙”、"青花瓷"，不能分切分成"牛仔"，"很忙"，"青花”，"瓷"），分词结果输出至txt格式文件中。
要求解析：
1）分词结果中不包含字母、标点、中英文停词：
需要通过正则过滤非中文数字内容，需要import re模块使用findall()方法。
对中文txt文件分词，无非就是2步—先读取txt文本数据，然后再分词，除了常见的jieba分词外，这里再介绍3种python分词中文分词包—分别是snownlp,thulac和pynlpir，最后再结合pyecharts以词云的方式显示最终分词结果，实验环境win10+python3.6+pycharm5.0，主要介绍如下:
为了方便演示，我这里新建了一个test.txt文件，里面复制了《白鹿原》的第一章内容，如下，下面的测试都围绕这个文件而展开：
snownlp：这个是国人开发的一个中文分词的包，受TextBlob启发而写，下面简单介绍一下这个包的安装和简单使用。
1.下载安装，这里直接输入命令"pip install snownlp"就行，如下：
2.测试代码如下，这里为了方便演示，我没有过滤掉停用词，直接做的分词、统计、最后词云显示最终统计结果，感兴趣的可以做个停用词列表过滤，很简单：
测试代码：
首先要有词典，然后用分词算法根据词典分词。比较容易的可以做最长匹配，就分那个能匹配到的最长的词。
复杂一点的有crf效果肯定好一些，但是速度比较慢，模型相对来说复杂一点。
python中文包是什么？
python的包都是英文的，但有一个包里有jieba库可以将中文进行分词。
1. jieba的江湖地位
NLP（自然语言）领域现在可谓是群雄纷争，各种开源组件层出不穷，其中一支不可忽视的力量便是jieba分词，号称要做最好的 Python 中文分词组件。
“最好的”这三个字可不是空穴来风，jieba在开源社区的受欢迎程度非常之高。
jieba项目目前的github star数已经达到24k，其他热门分词组件像HanLP star数20k、ansj_seg star数5.6k、pkuseg-python star数5k。可见jieba已经稳居中文分词领域c位。
jieba的主要功能是做中文分词，可以进行简单分词、并行分词、命令行分词，当然它的功能不限于此，目前还支持关键词提取、词性标注、词位置查询等。
更让人愉悦的是jieba虽然立足于python，但同样支持其他语言和平台，诸如：C++、Go、R、Rust、Node.js、PHP、 iOS、Android等。所以jieba能满足各类开发者的需求。
2. 如何学jieba
据我所知，jieba最靠谱的[_a***_]是github项目的readme，因为它似乎还没有独立的使用文档。但由于使用起来简单，看readme也能快速上手。国内各大博客有关于jieba的使用教程，但需要甄别下准确度和时效性，因为jieba项目一直在更新。
jieba分词如何切分出特殊字符？
我在上一家公司基于mysql和solr做过全文搜索，当时因为某个字段会很大(几百字)，需要使用关键字进行搜索，其中的关键字索引，就用到了jieba分词！
jeba分词是干嘛的呢？简单的说就是将一大段话拆分成众多关键字，方便使用某个关键字对这段话的查找。
jieba分词的算法通常分为以下三种:
①，字符串匹配:通过与定义好的庞大的数据库词典内容进行比较，识别出匹配成功的词作为一个关键词，然后继续查找！
②，基于理解:通过模拟人对语句的语义，语法的分析，提取出关键的词汇！
③，统计算法:根据已经进行过的分词进行统计得到的词汇，基于概率，分布情况等数学方法实现对新语句的拆分！
jieba提供的分词模式通常有三种:
1，精确模式:将文本中的词汇精确的进行拆分。
2，全模式:能作为词语的通通不放过，全部扫描。
3，搜索引擎模式:比精确模式更细，对长词语进一步的拆分！
中文或者其他亚洲语系与拉丁语系不同，它不是用分开每个有意义的词的。因此做中文自然语言处理，中文分词就比较麻烦，将文本划分成更细粒度的词时，就需要借助分词工具。
“Jieba”就是中文分词组件中非常出色的一个，（这个名字起的也非常有趣，我们把连续的句子，分割成一个个词，使得读起来仿佛有一种结结巴巴的感觉，因此就把这个优秀的中文分词软件起名为“jieba”），jieba提供了多种分词方式和扩展接口，使用起来非常灵活。
1）算法核心
a.基于前缀词典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 (D***)
b.***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
c.对于未登录词，***用了基于汉字成词能力的 HMM 模型，使用了 Viterbi 算法
2）分词功能
a.精确模式：试图将句子最精确地切开，适合文本分析；
b.全模式（cut_all = True），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；
c.搜索引擎模式（），在精确模式的基础上，对长词再次切分，提高召回率，适合用于搜索引擎分词。
worldcloud中文分词的库是哪个？
worldcloud中文分词的库是jieba库。
1.worldcloud中文分词的库是jieba库。
2.原因：jieba库是Python中最常用的中文分词库之一，它具有中文分词速度快，准确度高的特点。
而worldcloud是一款Python的词云生成库，它可以根据输入的文本，自动生成词云图，而jieba库可以将文本进行分词，从而让worldcloud更加准确的生成词云图。
3.除了jieba库之外，Python中还有其他的中文分词库，如THULAC、SnowNLP等等。
根据实际需求，我们可以选择不同的中文分词库，来满足不同的中文文本处理需求。
到此，以上就是小编对于python语言分词的问题就介绍到这了，希望介绍关于python语言分词的5点解答对大家有用。
