在NLP中，数据清洗与分词往往是很多工作开始的第一步，大多数工作中只有中文语料数据需要进行分词，现有的分词工具也已经有了很多了，这里就不再多介绍了。英文语料由于其本身存在空格符所以无需跟中文语料同样处理，如果英文数据中没有了空格，那么应该怎么处理呢？ 今天介绍一个工具就是专门针对上述这种情况进行处理的，这个工具叫做：wordninja，地址在这里。 下面简单以实例看一下它的功能: def wordinjaFunc(): ''' https://github.com/yishuihanhan/wordninja ''' import wordninja print word

使用CRF随机条件场进行中文文本分词，基于python已调通，带数据集

NULL 博文链接：https://xiaofancn.iteye.com/blog/2205024

今天小编就为大家分享一篇关于Python英文文本分词(无空格)模块wordninja的使用实例，小编觉得内容挺不错的，现在分享给大家，具有很好的参考价值，需要的朋友一起跟随小编来看看吧

import re import numpy as np import pandas as pd import nltk.tokenize as tk import nltk.corpus as nc handel_file = 'health_handel.csv' #分词好要保存的数据文件路径 #读取数据 data=pd.read_excel('health.xlsx') print(data.head(10)) stopwords = nc.stopwords.words('english') #停用词 tokenizer=tk.WordPunctTokenizer() #分词器

英文停用词词典（进行文本分词时使用），亲测可用，较全

使用隐马尔可夫模型对中文文本进行分词

PPT中包含基于词典分词算法以及HMM（隐马尔可夫模型）算法，结巴分词（具体实现算法）等内容，PPT中包含基于词典分词算法以及HMM（隐马尔可夫模型）算法，结巴分词（具体实现算法）等内容

利用python实现文本搜索和图片搜索功能。先从百度图片（动态网页爬取）爬取资源，利用分词关键词匹配实现文本搜索，利用图片特征匹配实现图片搜索

京东评论情感分析模型，主要包括1、数据获取及探索性分析；2、文本预处理、文本分词、文本向量化、特征提取、