python断词

㈠ 如何删除“使用NLTK或者python停用词"

Nltk是python下处理语言的主要工具包，可以实现去除停用词、词性标注以及分词和分句等。

安装nltk,写python一般使用的是集成环境EPD，其中有包管理，可以在线进行安装。如果不是集成环境，可以通过pip install nltk安装。

》pip install nltk #安装nltk

》nltk.download() #弹出一个选择框，可以按照自己需要的语义或者是功能进行安装

一般要实现分词，分句，以及词性标注和去除停用词的功能时，需要安装stopwords,punkt以及

当出现LookupError时一般就是由于缺少相关模块所导致的

则是需要安装punkt，这个模块主要负责的是分词功能。同stopwords一样有两种方式安装。

㈡ Python的快捷键都有哪些

Python运行快捷键有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）。这个快捷键可以直接运行整个Python程序。如果只想运行当前选中的部分代码块，也可以使用这个快捷键。

㈢ jieba分词

jieba

是针对中文文本进行分词的强大Python模块，旨在提供最佳的中文词分割功能。

分词模式包括四种：Paddle Mode, Full Mode, Default Mode和自定义模式。在Paddle Mode下，分词结果为：我/来到/北京/清华大学 和 乒乓球/拍卖/完/了 和 中国/科学技术/大学。Full Mode下，分词结果更加详细：我/ 来到/ 北京/ 清华/ 清华大学/ 华大/ 大学。Default Mode下，分词结果为：我/ 来到/ 北京/ 清华大学。自定义模式则根据用户加载的词典进行分词。

自定义词典功能允许用户添加新词或调整词典以适应特定需求。例如，在Full Mode下分词结果为：如果/放到/post/中将/出错/。通过调整词典，结果变为：如果/放大/post/中/将/出错/。另外，使用词典时可以确保分词的正确性，如西/蛤/[/台/中/]/正确/应该/不会/被/切开。

关键词提取功能包括基于TF-IDF算法和TextRank算法。TF-IDF算法使用系统内部语料库计算逆文档频率，结果包括：人工智能 智能 2017 机器 不同 人类 科学 模拟 一门 技术 计算机 研究 工作 Artificial Intelligence AI 图像识别 12 复杂 流行语 领域 理论 自然语言 挑战性 专家系统 计算机科学 总的说来 应用领域 胜任 极富 缩写 容器 机器人 包括 入选 不断扩大 视觉 心理学 识别 英文。而TextRank算法则通过构建词之间关系的图，并计算节点的PageRank值，结果包括：智能 人工智能 机器 人类 技术 研究 模拟 包括 科学 工作 领域 理论 计算机 需要 年度 语言 机器人 实质 才能。

词性标注功能通过为每个词提供词性标签来增强理解。例如，我 r 爱 v 北京 ns 天安门 ns。

并行分词技术将文本按行分割，分配到多个Python进程进行并行处理，提高分词速度。默认模式下结果包括：word 永和 start: 0 end:2 word 服装 start: 2 end:4 word 饰品 start: 4 end:6 word 有限公司 start: 6 end:10。而在搜索模式下，结果包括：word 永和 start: 0 end:2 word 服装 start: 2 end:4 word 饰品 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制作词云图

词云图，是一种展示文本中高频词汇的图形。本文将介绍如何使用Python制作词云图，包含效果展示、实现过程、API详解和遗留问题。

效果展示：利用Python的第三方库stylecloud生成两幅词云图。读者尝试猜测词云图的来源。

实现过程分为四步：首先导入所需的库，其次导入文本数据，接着去除停用词，最后统计词频并生成词云图。

API详解：风格化词云图的生成函数为stylecloud.gen_stylecloud()。其中，参数palette用于调整词云图的颜色，参考网站提供丰富的调色板选择。此外，icon_name参数用于设置图标名称，网站提供了大量图标供选择。

遗留问题：制作词云图时可能遇到的问题包括数据预处理、词云样式调整、性能优化等。处理好这些问题将有助于制作出更加美观、实用的词云图。

㈤ Python中，已经得到一个包含所有单词的词典，如何统计词典中的单词在每一句话中出现的次数

众所周知，英文是以词为单位的，词和词之间是靠空格隔开，而中文是以字为单位，句子中所有的字连起来才能描述一个意思。例如，英文句子I am a student，用中文则为：“我是一个学生”。计算机可以很简单通过空格知道student是一个单词，但是不能很容易明白“学”、“生”两个字合起来才表示一个词。把中文的汉字序列切分成有意义的词，就是中文分词，有些人也称为切词。我是一个学生，分词的结果是：我 是 一个 学生。
中文分词技术属于自然语言处理技术范畴，对于一句话，人可以通过自己的知识来明白哪些是词，哪些不是词，但如何让计算机也能理解？其处理过程就是分词算法。

现有的分词算法可分为三大类：基于字符串匹配的分词方法、基于理解的分词方法和基于统计的分词方法。

1、基于字符串匹配的分词方法

这种方法又叫做机械分词方法，它是按照一定的策略将待分析的汉字串与一个“充分大的”机器词典中的词条进行配，若在词典中找到某个字符串，则匹配成功（识别出一个词）。按照扫描方向的不同，串匹配分词方法可以分为正向匹配和逆向匹配；按照不同长度优先匹配的情况，可以分为最大（最长）匹配和最小（最短）匹配；按照是否与词性标注过程相结合，又可以分为单纯分词方法和分词与标注相结合的一体化方法。常用的几种机械分词方法如下：

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（使每一句中切出的词数最小）。

还可以将上述各种方法相互组合，例如，可以将正向最大匹配方法和逆向最大匹配方法结合起来构成双向匹配法。由于汉语单字成词的特点，正向最小匹配和逆向最小匹配一般很少使用。一般说来，逆向匹配的切分精度略高于正向匹配，遇到的歧义现象也较少。统计结果表明，单纯使用正向最大匹配的错误率为1/169，单纯使用逆向最大匹配的错误率为1/245。但这种精度还远远不能满足实际的需要。实际使用的分词系统，都是把机械分词作为一种初分手段，还需通过利用各种其它的语言信息来进一步提高切分的准确率。

一种方法是改进扫描方式，称为特征扫描或标志切分，优先在待分析字符串中识别和切分出一些带有明显特征的词，以这些词作为断点，可将原字符串分为较小的串再来进机械分词，从而减少匹配的错误率。另一种方法是将分词和词类标注结合起来，利用丰富的词类信息对分词决策提供帮助，并且在标注过程中又反过来对分词结果进行检验、调整，从而极大地提高切分的准确率。

对于机械分词方法，可以建立一个一般的模型，在这方面有专业的学术论文，这里不做详细论述。

2、基于理解的分词方法

这种分词方法是通过让计算机模拟人对句子的理解，达到识别词的效果。其基本思想就是在分词的同时进行句法、语义分析，利用句法信息和语义信息来处理歧义现象。它通常包括三个部分：分词子系统、句法语义子系统、总控部分。在总控部分的协调下，分词子系统可以获得有关词、句子等的句法和语义信息来对分词歧义进行判断，即它模拟了人对句子的理解过程。这种分词方法需要使用大量的语言知识和信息。由于汉语语言知识的笼统、复杂性，难以将各种语言信息组织成机器可直接读取的形式，因此目前基于理解的分词系统还处在试验阶段。

3、基于统计的分词方法

从形式上看，词是稳定的字的组合，因此在上下文中，相邻的字同时出现的次数越多，就越有可能构成一个词。因此字与字相邻共现的频率或概率能够较好的反映成词的可信度。可以对语料中相邻共现的各个字的组合的频度进行统计，计算它们的互现信息。定义两个字的互现信息，计算两个汉字X、Y的相邻共现概率。互现信息体现了汉字之间结合关系的紧密程度。当紧密程度高于某一个阈值时，便可认为此字组可能构成了一个词。这种方法只需对语料中的字组频度进行统计，不需要切分词典，因而又叫做无词典分词法或统计取词方法。但这种方法也有一定的局限性，会经常抽出一些共现频度高、但并不是词的常用字组，例如“这一”、“之一”、“有的”、“我的”、“许多的”等，并且对常用词的识别精度差，时空开销大。实际应用的统计分词系统都要使用一部基本的分词词典（常用词词典）进行串匹配分词，同时使用统计方法识别一些新的词，即将串频统计和串匹配结合起来，既发挥匹配分词切分速度快、效率高的特点，又利用了无词典分词结合上下文识别生词、自动消除歧义的优点。

到底哪种分词算法的准确度更高，目前并无定论。对于任何一个成熟的分词系统来说，不可能单独依靠某一种算法来实现，都需要综合不同的算法。笔者了解，海量科技的分词算法就采用“复方分词法”，所谓复方，相当于用中药中的复方概念，即用不同的药才综合起来去医治疾病，同样，对于中文词的识别，需要多种算法来处理不同的问题。