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编程中文分词的问题，于是小编就整理了4个相关介绍Python编程中文分词的解答，让我们一起看看吧。
python常见的中文分词包含哪些？应该怎么使用？
这里简单介绍2个中文分词包，一个是jieba，一个是snownlp，这2个中文分词包都可以完成中文分词、词性标注、关键词提取等功能，下面我简单介绍一下这2个包的安装和使用，实验环境win10+python3.6+pycharm5.0，主要内容如下：
jieba中文分词：这个大部分人都应该听过，应用比较广泛，可以完成常见的词性标注、关键词提取，使用起来非常方便，下面我简单介绍一下这个库：
1.安装jieba，这个直接在cmd窗口输入命令“pip install jieba”就行，如下：
2.安装完成后，就可以进行简单的测试了，测试代码如下，这里完成了分词、词性标注、提取关键词的功能：
snownlp中文分词：这也是一个中文分词包，所有算法都是作者自己实现，可以快速处理中文文本，包括分词、分句、词性标注、情感分析、关键词提取、tf、idf等，下面我简单介绍一下这个库：
1.安装snownlp，这个直接在cmd窗口输入命令“pip install snownlp”就行，如下，可能需要等待一会儿：
jieba 中文分词——做最好的Python中文分词组件，这也是我们最常用的中文分词模块，其具备如下特点：
接下来，我们以具体例子来介绍下如何应用中文切词实现提取句子中的中文词。
对如下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一定、一方面）等内容，同时支持特定含义词组的切分（如“中国梦”、"青花瓷"，不能分切分成"中国"，"梦"，"青花”，"瓷"），分词结果输出至txt格式文件中。
1.设置中文停词表，如下：
3.使用jieba模块的精确分词模式cut()进行分词处理。
5.通过停词表过滤掉停词内容。
如何使用python对中文txt文件分词？
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。
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：
安装
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。
jieba库函数有哪些？
jieba库函数是python中一个重要的第三方中文分词函数库。
jieba库函数是第三方库，不是python安装包自带的，因此，需要通过pip指令安装。
Windows 下使用命令安装：在联网状态下，在命令行下输入 pip install jieba 进行安装，安装完成后会提示安装成功 。
jieba库函数的三种模式:精确模式、全模式、搜索引擎模式。
1.精确模式：把文本精确的切分开，不存在冗余单词；
2.全模式：把文本中所有可能的词语都扫描出来，有冗余；
3.搜索引擎模式：在精确模式基础上，对长词再次切分。
1.jieba.cut()和jieba.lcut()的精确模式
2.jiebe.cut()和jieba.lcut()的全模式
3.jieba.cut()和jieba.lcut()的搜索引擎模式
4.自定义词典
python爬虫有什么用？
Python爬虫（也称为网络爬虫）是一种自动化程序，可以按一定规则抓取互联网上的信息。根据您的需求和关注点，Python爬虫可以[_a***_]多种用途。其中一些主要的应用领域包括：
数据收集：爬虫可以用于从各个网站收集数据，这是最直接和最常用的方法。由于爬虫程序运行得非常快，因此使用爬虫程序获取大量数据变得非常简单和快速。特别地，如果一个网站基于模板生成页面，那么只要为其中一个页面开发了爬虫程序，就可以对基于同一模板生成的不同页面进行爬取内容。例如，如果您想收集一家电商公司所有产品的销售情况，那么您可以使用爬虫来抓取公司网站上所有产品的销售情况，然后计算出公司的实际总销售额。
网页预处理：爬虫可以将爬虫抓取回来的页面，进行各种步骤的预处理。比如提取文字、中文分词、消除噪音、索引处理、特殊文字处理等。
提供检索服务、网站排名：在对信息进行组织和处理之后，爬虫可以为用户提供关键字检索服务，将用户检索相关的信息展示给用户。
Python爬虫具有以下重要用途：1. 数据获取：Python爬虫可以自动化地从网页中抓取数据，无论是网页内容、图片、视频，还是其他形式的数据，都可以通过爬虫来获取。
这样可以大大提高数据的***集效率和准确性。
2. 数据分析：获取到的数据可以进行进一步的处理和分析，在数据挖掘、机器学习、人工智能等领域发挥重要作用。
通过爬虫获取的大量数据可以用于统计、趋势分析、情感分析等，为决策提供支持。
3. 资料检索：在海量的网络信息中，通过爬虫可以针对特定关键词或网页进行检索，从中获取所需的信息。
这对于信息查询、学术研究、商业竞争情报等有着重要意义。
总结：Python爬虫的用途包括数据获取、数据处理与分析、以及信息检索等，它发挥着重要的角色，帮助人们更高效地获取和利用网络中的各种信息。
到此，以上就是小编对于python编程中文分词的问题就介绍到这了，希望介绍关于python编程中文分词的4点解答对大家有用。
