自己搜集的NLTK的安装包，里面是Python3.4.1版本，可以安装Python，numpy,NLTK，还附带一些插件，例如jieba中文分词，matplotlib绘图，按照步骤安装，自然语言处理的基本功能都可以实现。

jieba分词是目前最好的 python中文分词组件。在讲解jieba分词之前，我们先了解一下中文分词的一些概念： 最常用的TF-IDF 什么是TF-IDF呢？要分成2个部分来理解。 TF，词频——一个词在文章中出现的次数 IDF，在词频的基础上，赋予每个词一个权重，体现该词的重要性。 这是什么意思呢？我们来看个例子。 这是一条财经类新闻 上周 / 沉寂 / 一段 / 时间 / 的 / 白酒股 / 卷土重来 / ；/ 其中 / 古井贡酒 / 的 / 股价 / 创出 / 了 / 历史新高 / , / 这段 / 时间 / …… … 在这篇文章中 上周：出现 1 次 时间：出现 2 次 白酒股：出现

jieba_fast 使用cpython重写了jieba分词库中计算DAG和HMM中的vitrebi函数，速度得到大幅提升

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Python Jieba中文分词工具实现分词功能

TihuanWords.txt文档格式 注意：同一行的词用单个空格隔开，每行第一个词为同行词的替换词。 年休假 年假 年休 究竟 到底 回家场景 我回来了 代码 import jieba def replaceSynonymWords(string1): # 1读取同义词表，并生成一个字典。 combine_dict = {} # synonymWords.txt是同义词表，每行是一系列同义词，用空格分割 for line in open(TihuanWords.txt, r, encoding='utf-8'): seperate_word = line.str

jieba分词器，支持lucene5版本。分词效果非常好，推荐使用。

捷巴-lucene分析 jieba使用的lucene中文分析器和Tokenizer（ ）。

如下所示： 文本过滤 result = re.sub(r'[^\u4e00-\u9fa5,。？！，、；：“ ”‘ '（ ）《 》〈 〉]', , content)#只保留中文和标点 result = re.sub(r'[^\u4e00-\u9fa5]', ,content)#只保留中文 result = re.sub(r'[^\0-9\.\u4e00-\u9fa5,。？！，、；：“ ”‘ '（ ）《 》〈 〉]', , content)#只保留中文和标点和数字 r

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