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Python jieba库分词模式实例用法
站长资源 2024/11/23 佚名
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在中文分词中，jiebe库是最为常见的，主要的原因还是它独特的支持分词模式如：精确模式、全模式、搜索引擎模式。也对应着三种方式，包括jieba.cut()方法、jieba.lcut()方法、jieba.cut_for_search()方法。下面就为大家实例操作这些分词模式，以及方法的使用，一起来了解下吧。

全模式：

import jieba
seg_list = jieba.cut("南京市长江大桥欢迎你。", cut_all=True)
print(type(seg_list),seg_list)

精确模式：

seg_list1 = jieba.lcut("南京市长江大桥欢迎你。", cut_all=False)
print(type(seg_list1),seg_list1)

搜索模式：

seg_list2 = jieba.cut_for_search("南京市长江大桥欢迎你。")
print(type(seg_list2),seg_list2)
print("全模式：" + "/ ".join(seg_list))
print("精确模式：" + "/ ".join(seg_list1))
print("搜索引擎模式：" + "/ ".join(seg_list2))

输出结果：

全模式：南京/ 南京市/ 京市/ 市长/ 长江/ 长江大桥/ 大桥/ 欢迎/ 你/ 。

精确模式：南京市/ 长江大桥/ 欢迎/ 你/ 。

搜索引擎模式：南京/ 京市/ 南京市/ 长江/ 大桥/ 长江大桥/ 欢迎/ 你/ 。

内容扩展：

获取词性

我们还可以通过jiaba这个库把词性进行区分，比如动词，名词等

import jieba.posseg as psg

seg_list = psg.cut("我要进行关键词提取")
print([(s.word, s.flag) for s in seg_list])
# [('我', 'r'), ('要', 'v'), ('进行', 'v'), ('关键词', 'n'), ('提取', 'v')]

我们还可以提取动词或者名词,我们来提取下里面的动词

import jieba.posseg as psg

seg_list = psg.cut("我要进行关键词提取")
print([(s.word, s.flag) for s in seg_list if s.flag.startswith('v')])
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3月27日消息，苹果宣布2024年全球开发者大会（WWDC）将于6月10日至6月14日举行，巧合的是，这次大会与端午假期重合。

苹果官方表示：

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Swift Student Challenge 旨在支持和鼓舞下一代开发者、创作者和企业家。太平洋时间 3 月 28 日，我们将公布今年的获奖者名单。获奖者将有资格参加在 Apple Park 举办的特别活动。我们还会选出 50 名杰出获胜者，他们将受邀前往库比提诺，获得为期三天的非凡体验，包括参加 Apple Park 的特别活动。

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三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。

首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB，每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps（PAM3），但也可以降至28 Gbps，以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。

据三星表示，GDDR7内存的能效将提高20%，同时工作电压仅为1.1V，低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计，使得在高速运行时的发热量降低，GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。

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