本文实例讲述了Python基于jieba库进行简单分词及词云功能实现方法。分享给大家供大家参考，具体如下：
目标：
1.导入一个文本文件
2.使用jieba对文本进行分词
3.使用wordcloud包绘制词云
环境：
Python 3.6.0 |Anaconda 4.3.1 (64-bit)
工具：
jupyter notebook
从网上下载了一篇小说《老九门》，以下对这篇小说进行分词，并绘制词云图。
分词使用最流行的分词包jieba，参考：https://github.com/fxsjy/jieba
或点击此处本站下载jieba库。
词云使用wordcloud包，参考：https://gi
2021-12-20 16:33:23
268KB
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whoosh的官方介绍：http://whoosh.readthedocs.io/en/latest/quickstart.html
因为做的是中文的全文检索需要导入jieba工具包以及whoosh工具包
直接上代码吧
from whoosh.qparser import QueryParser
from whoosh.index import create_in
from whoosh.index import open_dir
from whoosh.fields import *
from jieba.analyse import ChineseAnalyzer
from get_co
2021-12-12 18:03:29
51KB
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python实现豆瓣短评的爬虫程序，并经过数据预处理和JieBa分词，统计词频，最终生成次云.zip
2021-12-08 16:02:50
8.12MB
在采集美女站时，需要对关键词进行分词，最终采用的是python的结巴分词方法。
中文分词是中文文本处理的一个基础性工作，结巴分词利用进行中文分词。
其基本实现原理有三点：
1.基于Trie树结构实现高效的词图扫描，生成句子中汉字所有可能成词情况所构成的有向无环图（DAG)
2.采用了动态规划查找最大概率路径, 找出基于词频的最大切分组合
3.对于未登录词，采用了基于汉字成词能力的HMM模型，使用了Viterbi算法
安装（Linux环境）
下载工具包，解压后进入目录下，运行：python setup.py install
模式
1.默认模式，试图将句子最精确地切开，适合文本分析
2.全模式，
2021-12-04 17:32:23
70KB
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1.默认情况
语句中关键字在含有英文和特殊字符时(machine-1234)，使用jieba往往将我们的关键词分割的非常零碎，比如：
# 默认情况
import jieba
str1 = 查找machine-1234的产品说明书
for w in jieba.cut(str1):
print(w)
# 运行结果
>>>查找
>>>machine
>>>-
>>>1234
>>>的
>>>产品
>>>说明书
2.利用自定义字典
通常情况下，我们可以加载预定义字典来包含词库里不存在的词，以达到正确分词的效果
# 利用用户自定义字典
import jieba
str1 = 查找mac
2021-11-30 19:12:55
32KB
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