python使用jieba實現(xiàn)中文分詞去停用詞方法示例
前言
jieba 基于Python的中文分詞工具，安裝使用非常方便，直接pip即可，2/3都可以，功能強悍，十分推薦。
中文分詞(Chinese Word Segmentation) 指的是將一個漢字序列切分成一個一個單獨的詞。
分詞模塊jieba，它是python比較好用的分詞模塊。待分詞的字符串可以是 unicode 或 UTF-8 字符串、GBK 字符串。注意：不建議直接輸入 GBK 字符串，可能無法預料地錯誤解碼成 UTF-8
支持三種分詞模式
1 精確模式，試圖將句子最精確地切開，適合文本分析；
2 全模式，把句子中所有的可以成詞的詞語都掃描出來, 速度非?？?，但是不能解決歧義；
3 搜索引擎模式，在精確模式的基礎上，對長詞再次切分，提高召回率，適合用于搜索引擎分詞。
# 精確模式 seg_list = jieba.cut("我去過清華大學和北京大學。")
# 全模式 seg_list = jieba.cut("我去過清華大學和北京大學。", cut_all=True)
# 搜索引擎模式 seg_list = jieba.cut_for_search("我去過清華大學和北京大學。")
#精確模式: 我/ 去過/ 清華大學/ 和/ 北京大學/ 。
#全模式: 我/ 去過/ 清華/ 清華大學/ 華大/ 大學/ 和/ 北京/ 北京大學/ 大學/ /
#搜索引擎模式: 我/ 去過/ 清華/ 華大/ 大學/ 清華大學/ 和/ 北京/ 大學/ 北京大學/
#coding=utf-8
import jieba. analyse
stopwords=[]
for word in open('stopwords.txt','r'):
stopwords.append(word.strip())
article=open('1.txt','r').read()
words=jieba.cut(article,cut_all=False)
stayed_line=""
for word in words:
if word.encode("utf-8")not in stopwords:
stayed_line+=word+" "
print stayed_line
w=open('2.txt','w')
w.write(stayed_line.encode('utf-8'))
總結(jié)
以上就是這篇文章的全部內(nèi)容了，希望本文的內(nèi)容對大家的學習或者工作具有一定的參考學習價值，如果有疑問大家可以留言交流，謝謝大家對腳本之家的支持。
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