python斷詞

㈠ 如何刪除「使用NLTK或者python停用詞"

Nltk是python下處理語言的主要工具包，可以實現去除停用詞、詞性標注以及分詞和分句等。

安裝nltk,寫python一般使用的是集成環境EPD，其中有包管理，可以在線進行安裝。如果不是集成環境，可以通過pip install nltk安裝。

》pip install nltk #安裝nltk

》nltk.download() #彈出一個選擇框，可以按照自己需要的語義或者是功能進行安裝

一般要實現分詞，分句，以及詞性標注和去除停用詞的功能時，需要安裝stopwords,punkt以及

當出現LookupError時一般就是由於缺少相關模塊所導致的

則是需要安裝punkt，這個模塊主要負責的是分詞功能。同stopwords一樣有兩種方式安裝。

㈡ Python的快捷鍵都有哪些

Python運行快捷鍵有Ctrl+Shift+F10、Ctrl+Shift+F9、Shift+Enter、F8、Ctrl+Shift+F8、F9等。

1、Ctrl+Shift+F10

Ctrl+Shift+F10（在PyCharm中），F5（在IDLE中）。這個快捷鍵可以直接運行整個Python程序。如果只想運行當前選中的部分代碼塊，也可以使用這個快捷鍵。

㈢ jieba分詞

jieba

是針對中文文本進行分詞的強大Python模塊，旨在提供最佳的中文詞分割功能。

分詞模式包括四種：Paddle Mode, Full Mode, Default Mode和自定義模式。在Paddle Mode下，分詞結果為：我/來到/北京/清華大學 和 乒乓球/拍賣/完/了 和 中國/科學技術/大學。Full Mode下，分詞結果更加詳細：我/ 來到/ 北京/ 清華/ 清華大學/ 華大/ 大學。Default Mode下，分詞結果為：我/ 來到/ 北京/ 清華大學。自定義模式則根據用戶載入的詞典進行分詞。

自定義詞典功能允許用戶添加新詞或調整詞典以適應特定需求。例如，在Full Mode下分詞結果為：如果/放到/post/中將/出錯/。通過調整詞典，結果變為：如果/放大/post/中/將/出錯/。另外，使用詞典時可以確保分詞的正確性，如西/蛤/[/台/中/]/正確/應該/不會/被/切開。

關鍵詞提取功能包括基於TF-IDF演算法和TextRank演算法。TF-IDF演算法使用系統內部語料庫計算逆文檔頻率，結果包括：人工智慧 智能 2017 機器 不同 人類 科學 模擬 一門 技術 計算機 研究 工作 Artificial Intelligence AI 圖像識別 12 復雜 流行語 領域 理論 自然語言 挑戰性 專家系統 計算機科學 總的說來 應用領域 勝任 極富 縮寫 容器 機器人 包括 入選 不斷擴大 視覺 心理學 識別 英文。而TextRank演算法則通過構建詞之間關系的圖，並計算節點的PageRank值，結果包括：智能 人工智慧 機器 人類 技術 研究 模擬 包括 科學 工作 領域 理論 計算機 需要 年度 語言 機器人 實質 才能。

詞性標注功能通過為每個詞提供詞性標簽來增強理解。例如，我 r 愛 v 北京 ns 天安門 ns。

並行分詞技術將文本按行分割，分配到多個Python進程進行並行處理，提高分詞速度。默認模式下結果包括：word 永和 start: 0 end:2 word 服裝 start: 2 end:4 word 飾品 start: 4 end:6 word 有限公司 start: 6 end:10。而在搜索模式下，結果包括：word 永和 start: 0 end:2 word 服裝 start: 2 end:4 word 飾品 start: 4 end:6 word 有限 start: 6 end:8 word 公司 start: 8 end:10 word 有限公司 start: 6 end:10。

㈣ 如何利用python製作詞雲圖

詞雲圖，是一種展示文本中高頻詞彙的圖形。本文將介紹如何使用Python製作詞雲圖，包含效果展示、實現過程、API詳解和遺留問題。

效果展示：利用Python的第三方庫stylecloud生成兩幅詞雲圖。讀者嘗試猜測詞雲圖的來源。

實現過程分為四步：首先導入所需的庫，其次導入文本數據，接著去除停用詞，最後統計詞頻並生成詞雲圖。

API詳解：風格化詞雲圖的生成函數為stylecloud.gen_stylecloud()。其中，參數palette用於調整詞雲圖的顏色，參考網站提供豐富的調色板選擇。此外，icon_name參數用於設置圖標名稱，網站提供了大量圖標供選擇。

遺留問題：製作詞雲圖時可能遇到的問題包括數據預處理、詞雲樣式調整、性能優化等。處理好這些問題將有助於製作出更加美觀、實用的詞雲圖。

㈤ Python中，已經得到一個包含所有單詞的詞典，如何統計詞典中的單詞在每一句話中出現的次數

眾所周知，英文是以詞為單位的，詞和詞之間是靠空格隔開，而中文是以字為單位，句子中所有的字連起來才能描述一個意思。例如，英文句子I am a student，用中文則為：「我是一個學生」。計算機可以很簡單通過空格知道student是一個單詞，但是不能很容易明白「學」、「生」兩個字合起來才表示一個詞。把中文的漢字序列切分成有意義的詞，就是中文分詞，有些人也稱為切詞。我是一個學生，分詞的結果是：我 是 一個 學生。
中文分詞技術屬於自然語言處理技術范疇，對於一句話，人可以通過自己的知識來明白哪些是詞，哪些不是詞，但如何讓計算機也能理解？其處理過程就是分詞演算法。

現有的分詞演算法可分為三大類：基於字元串匹配的分詞方法、基於理解的分詞方法和基於統計的分詞方法。

1、基於字元串匹配的分詞方法

這種方法又叫做機械分詞方法，它是按照一定的策略將待分析的漢字串與一個「充分大的」機器詞典中的詞條進行配，若在詞典中找到某個字元串，則匹配成功（識別出一個詞）。按照掃描方向的不同，串匹配分詞方法可以分為正向匹配和逆向匹配；按照不同長度優先匹配的情況，可以分為最大（最長）匹配和最小（最短）匹配；按照是否與詞性標注過程相結合，又可以分為單純分詞方法和分詞與標注相結合的一體化方法。常用的幾種機械分詞方法如下：

1）正向最大匹配法（由左到右的方向）；

2）逆向最大匹配法（由右到左的方向）；

3）最少切分（使每一句中切出的詞數最小）。

還可以將上述各種方法相互組合，例如，可以將正向最大匹配方法和逆向最大匹配方法結合起來構成雙向匹配法。由於漢語單字成詞的特點，正向最小匹配和逆向最小匹配一般很少使用。一般說來，逆向匹配的切分精度略高於正向匹配，遇到的歧義現象也較少。統計結果表明，單純使用正向最大匹配的錯誤率為1/169，單純使用逆向最大匹配的錯誤率為1/245。但這種精度還遠遠不能滿足實際的需要。實際使用的分詞系統，都是把機械分詞作為一種初分手段，還需通過利用各種其它的語言信息來進一步提高切分的准確率。

一種方法是改進掃描方式，稱為特徵掃描或標志切分，優先在待分析字元串中識別和切分出一些帶有明顯特徵的詞，以這些詞作為斷點，可將原字元串分為較小的串再來進機械分詞，從而減少匹配的錯誤率。另一種方法是將分詞和詞類標注結合起來，利用豐富的詞類信息對分詞決策提供幫助，並且在標注過程中又反過來對分詞結果進行檢驗、調整，從而極大地提高切分的准確率。

對於機械分詞方法，可以建立一個一般的模型，在這方面有專業的學術論文，這里不做詳細論述。

2、基於理解的分詞方法

這種分詞方法是通過讓計算機模擬人對句子的理解，達到識別詞的效果。其基本思想就是在分詞的同時進行句法、語義分析，利用句法信息和語義信息來處理歧義現象。它通常包括三個部分：分詞子系統、句法語義子系統、總控部分。在總控部分的協調下，分詞子系統可以獲得有關詞、句子等的句法和語義信息來對分詞歧義進行判斷，即它模擬了人對句子的理解過程。這種分詞方法需要使用大量的語言知識和信息。由於漢語語言知識的籠統、復雜性，難以將各種語言信息組織成機器可直接讀取的形式，因此目前基於理解的分詞系統還處在試驗階段。

3、基於統計的分詞方法

從形式上看，詞是穩定的字的組合，因此在上下文中，相鄰的字同時出現的次數越多，就越有可能構成一個詞。因此字與字相鄰共現的頻率或概率能夠較好的反映成詞的可信度。可以對語料中相鄰共現的各個字的組合的頻度進行統計，計算它們的互現信息。定義兩個字的互現信息，計算兩個漢字X、Y的相鄰共現概率。互現信息體現了漢字之間結合關系的緊密程度。當緊密程度高於某一個閾值時，便可認為此字組可能構成了一個詞。這種方法只需對語料中的字組頻度進行統計，不需要切分詞典，因而又叫做無詞典分詞法或統計取詞方法。但這種方法也有一定的局限性，會經常抽出一些共現頻度高、但並不是詞的常用字組，例如「這一」、「之一」、「有的」、「我的」、「許多的」等，並且對常用詞的識別精度差，時空開銷大。實際應用的統計分詞系統都要使用一部基本的分詞詞典（常用詞詞典）進行串匹配分詞，同時使用統計方法識別一些新的詞，即將串頻統計和串匹配結合起來，既發揮匹配分詞切分速度快、效率高的特點，又利用了無詞典分詞結合上下文識別生詞、自動消除歧義的優點。

到底哪種分詞演算法的准確度更高，目前並無定論。對於任何一個成熟的分詞系統來說，不可能單獨依靠某一種演算法來實現，都需要綜合不同的演算法。筆者了解，海量科技的分詞演算法就採用「復方分詞法」，所謂復方，相當於用中葯中的復方概念，即用不同的葯才綜合起來去醫治疾病，同樣，對於中文詞的識別，需要多種演算法來處理不同的問題。