分词

jieba分词在处理中文文本分析是比较常用的工具，这里主要是基于自学后得到的实现文本jieba分词的常用流程： 加载自定义词典――>获取关键词――>去除停用词――>数据处理 1、加载自定义词典 jieba分词自带词典，可能不能包括一些专业词汇，会造成分词结果不准确，可以通过自定义词典解决这一问题。 # 加载自定义词典 jieba.load_userdict( "newdic.txt" ) 其中“newdic.txt”是自定义词典的路径。其中自定义词典的格式：一个词占一行；每一行分三部分，一部分为词语，另一部分为词频（可省略），最后为词性（可省略），用空格隔开 2、获取关键词 主要借助jieba.cut()和jieba.lcut()两个函数完成，两个函数生成的对象不同，要注意后续操作。 # jieba.cut 生成generator # 全模式分词 seg_list = jieba.cut( "我来北京上学" , cut_all=True) print( "Full Model " + '/' .join(seg_list)) # 精确模式 （默认） seg_list = jieba.cut( "我来北京上学" , cut_all=False) # jieba.lcut 生成List tags = jieba.lcut(text) tags_df = pd.DataFrame({

(1)、jieba是优秀的中文分词第三方库 中文文本需要通过分词获得单个的词语 jieba是优秀的中文分词第三方库，需要额外安装 jieba库提供三种分词模式，最简单只需掌握一个函数 (2)、jieba分词的原理 Jieba 分词依靠中文词库 利用一个中文词库，确定汉字之间的关联概率 汉字间概率大的组成词组，形成分词结果 除了分词，用户还可以添加自定义的词组 (1)、 jieba 分词的三种模式 精确模式、全模式、搜索引擎模式 精确模式：把文本精确的切分开，不存在冗余单词 全模式：把文本中所有可能的词语都扫描出来，有冗余 搜索引擎模式：在精确模式基础上，对长词再次切分 3、wordcloud wordcloud 是优秀的词云展示第三方库，以词语为基本单位，通过图形可视化的方式，更加直观和艺术的展示文本。 基本使用 wordcloud 库把词云当作一个WordCloud对象 wordcloud.WordCloud()代表一个文本对应的词云 可以根据文本中词语出现的频率等参数绘制词云 绘制词云的形状、尺寸和颜色均可设定 以WordCloud对象为基础，配置参数、加载文本、输出文件 方法 描述 w.generate ('分割后的分词') 向 WordCloud 对象中加载文本txt。 w.generate('python and WordCloud') w.to_file

参考 https://blog.csdn.net/wwd0501/article/details/78258274 1.下载地址 ik分词地址 ( https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases/tag/v5.5.1 ) 2.查询 curl localhost:9200/_cat/plugins 查询安装的分词 3.使用 3.1 创建索引 查询已有索引 curl localhost:9200/_cat/indices?v 创建索引 curl -XPUT localhost:9200/knowledge 创建映射 curl -XPOST localhost:9022/konwledge/student/_mapping -d "{"student":{"properties":{"name":{"type":"text","analyzer":"ik_max_word","search_analyzer":"ik_smart"},"age":{"type": "long"}}}}" 来源：博客园 作者： bob_coder 链接：https://www.cnblogs.com/bob-coder/p/11569922.html

仓库地址 PSP PSP2.1 Personal Software Process Stages 预估耗时（分钟） 实际耗时（分钟） ・ Planning ・ 计划 120 130 ・ Estimate ・ 估计这个任务需要多少时间 1750 2010 ・ Development ・ 开发 60 60 ・ Analysis ・ 需求分析 (包括学习新技术) 300 320 ・ Design Spec ・ 生成设计文档 120 150 ・ Design Review ・ 设计复审 90 100 ・ Coding Standard ・ 代码规范 (为目前的开发制定合适的规范) 60 80 Design ・ 具体设计 100 120 ・ Coding ・ 具体编码 360 500 ・ Code Review ・ 代码复审 60 90 ・ Test ・ 测试（自我测试，修改代码，提交修改） 180 200 ・ Reporting Standard ・ 报告 120 100 ・ Test Repor ・ 测试报告 60 70 ・ Size Measurement ・ 计算工作量 60 50 ・ Postmortem & Process Improvement Plan ・ 事后总结, 并提出过程改进计划 60 40 ・ ・ 合计 1750 2010 import re import

IKAnalyzer2017_6_6_0 码云: https://git.oschina.net/iicode/IKAnalyzer2017_6_6_0 Github: https://github.com/ittalks/IKAnalyzer2017_6_6_0 IKAnalyzer2017_6_6_0.jar下载: https://github.com/ittalks/IKAnalyzer2017_6_6_0/releases/download/v1.0.0/IKAnalyzer2017_6_6_0.jar Solr作为搜索应用服务器，我们在使用过程中，不可避免的要使用中文搜索。 以下介绍solr的 第三方分词器IKAnalyzer 。 注：下面操作在Linux下执行，所添加的配置在windonws下依然有效。 运行环境 Solr：6.6.0 ϵͳ : Linux 以下是设置solr中文分词器的方法。 注：开始之前，假定你已经成功登录solr的界面，并创建了core。 新特性 在使用 IKAnalyzer 分词器之前，先说明由于作者在12年之后没有更新，导致旧版本的分词器和新版本的solr6.6.0无法匹配。 因此在源码的基础上做些改动，以兼容新版的solr。 兼容新版的solr6.6.0； 英文和数据支持单字分词； IK中文分词对于数字和英文的分词方式是：

　　本文将对三种中文分词工具进行使用尝试，这三种工具分别为哈工大的LTP，结巴分词以及北大的pkuseg。 cws.model 。在用户字典中添加以下5个词语： 经 少安 贺凤英 F-35战斗机 埃达尔・阿勒坎 # -*- coding: utf-8 -*- import os import jieba import pkuseg from pyltp import Segmentor lexicon = ['经', '少安', '贺凤英', 'F-35战斗机', '埃达尔・阿勒坎'] # 自定义词典 # 哈工大LTP分词 def ltp_segment(sent): # 加载文件 cws_model_path = os.path.join('data/cws.model') # 分词模型路径，模型名称为`cws.model` lexicon_path = os.path.join('data/lexicon.txt') # 参数lexicon是自定义词典的文件路径 segmentor = Segmentor() segmentor.load_with_lexicon(cws_model_path, lexicon_path) words = list(segmentor.segment(sent)) segmentor.release() return words # 结巴分词

摘自腾讯云实验室 https://cloud.tencent.com/developer/labs/search?keyword=elastics 安装java lasticsearch 需要 java8 以上； 这里安装最新版的 java10 ； 下载 jdk wget --no-cookies --no-check-certificate --header "Cookie: gpw_e24=http:%2F%2Fwww.oracle.com%2F; oraclelicense=accept-securebackup-cookie" "http://download.oracle.com/otn-pub/java/jdk/10.0.2+13/19aef61b38124481863b1413dce1855f/jdk-10.0.2_linux-x64_bin.rpm" 因为版本会一直升级； 如果执行上面这段代码返回了 ERROR 404: Not Found ； 那说明有新版本了； 那就自己去官网复制最新的下载链接； http://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/jdk10-downloads-4416644.html 　 选中 Accept License Agreement 然后在 jdk-10.0.2_linux

elasticseach默认所有分词解析器对中文都不友好，我们开发建议使用Ik分词。 IK Analyzer是一个开源的，基于java语言开发的轻量级的中文分词工具包。从2006年12月推出1.0版开始， IKAnalyzer已经推出了3个大版本。最初，它是以开源项目Luence为应用主体的，结合词典分词和文法分析算法的中文分词组件。新版本的IK Analyzer 3.0则发展为面向Java的公用分词组件，独立于Lucene项目，同时提供了对Lucene的默认优化实现。 首先要安装下elasticseach （安装的版本有要求）： ik主页: https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik 这里就有要求了，ik对应了es版本，我们要整合ik，要用对应的es版本，否则可能会有问题。 最近我的项目里，用的是es7.0.1，Ik对应的版本是7.0.1. Versions IK version ES version master 7.x -> master 7.0.1 7.0.1 6.3.0 6.3.0 6.2.4 6.2.4 6.1.3 6.1.3 5.6.8 5.6.8 5.5.3 5.5.3 5.4.3 5.4.3 1.安装： [root@bogon root]$ su elastic [root@bogon root]$ ES

@Test public void indexCreate() throws IOException { // 创建文档对象 Document document = new Document(); // 添加字段，参数Field是一个接口，要new实现类的对象(StringField, TextField) // StringField的实例化需要3个参数：1-字段名，2-字段值，3-是否保存到文档，Store.YES存储，NO不存储 document.add(new StringField("id", "1", Store.YES)); // TextField：创建索引并提供分词，StringField创建索引但不分词 document.add(new TextField("title", "谷歌地图之父跳槽FaceBook", Store.YES)); // 创建目录对象，指定索引库的存放位置；FSDirectory文件系统；RAMDirectory内存 Directory directory = FSDirectory.open(new File("C:\\tmp\\indexDir")); // 创建分词器对象 Analyzer analyzer = new StandardAnalyzer(); // 创建索引写入器配置对象，第一个参数版本VerSion.LATEST

功能描述:从new_4.txt中读取出数据,然后用jieba分词,最后保存到new_5.txt中. 实验环境:Python3.7 代码实现: import jieba f_out = open('./new_5.txt','wb+') with open('./new_4.txt','r',encoding = 'utf-8') as f: f.close() f_out.close() 文章来源: https://blog.csdn.net/u012297539/article/details/90245925