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

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

针对jieba分词作业做一个总结，方便以后查看。 中文分词 分词，即切词，在NLP文本预处理中经常使用一些方法来对文本进行分词，从而使文本从“字序列”升级到“词序列”。 为什么要进行分词？在中文中，一个个汉字有其自身的含义，但是组成词语时，其含义可能会发生很大的变化，使得之后进行文本处理任务时不能很好的理解句子的含义。（比如“和”，“平”，“和平”，三者的含义有很大的不同。）另外，从字序列升级成词序列，可以使模型能够得到更高级的特征。 分词算法有很多，比如正向最大匹配算法，逆向最大匹配算法，双向最大匹配算法，基于统计的分词方法，隐马尔可夫模型分词法，神经网络分词法等等。 jieba分词 ji

#Python统计西游记主要人物出场次数（使用jieba分词） 1. 建立西游记主要人物表及其别名； 2. 读入西游记原文txt文件并使用jieba分词； 3. 统计所有分词中出现各人名的次数。

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