jieba库是专为Python中文分词设计的,其功能如何?
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本文共计3473个文字,预计阅读时间需要14分钟。
中文分词,通俗来说,就是将一句(段)话按照一定的规则(算法)成词、语、单字。中文分词是许多应用技术的关键技术,如搜索引擎、机器翻译、词性标注、相似度分析等。
中文分词,通俗来说,就是将一句(段)话按一定的规则(算法)拆分成词语、成语、单个文字。
中文分词是很多应用技术的前置技术,如搜索引擎、机器翻译、词性标注、相似度分析等,都是先对文本信息分词处理,再用分词结果来搜索、翻译、对比等。
在Python中,最好用的中文分词库是jieba。用“结巴”给一个中文分词库命名,非常生动形象,同时还带有一种程序员式的幽默感。喜欢本文记得关注、收藏、点赞。
代码、资料、技术交流,文末见
最好的Python中文分词组件
“结巴”中文分词:做最好的Python中文分词组件
这是jieba分词的slogan,打开jieba分词的GitHub、PyPI源,都会在简介里看到这句标语。这充分体现了jieba开发团队的愿景和目标,在目前看来,jieba已经称得上最好的Python中文分词库。
2022年4月写本文时,jieba在GitHub上已经获得了28.3K的Star,而且数量正在快速增长,足够证明jieba的受欢迎程度非常高。
jieba除了有Python语言的版本,也有C++、JAVA、iOS等十几门编程语言的版本,从PC端到移动端,都可以支持。这点值得给jieba的维护团队点赞,说不定未来,jieba可以做所有语言里最好的中文分词组件。
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中文分词,通俗来说,就是将一句(段)话按照一定的规则(算法)成词、语、单字。中文分词是许多应用技术的关键技术,如搜索引擎、机器翻译、词性标注、相似度分析等。
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中文分词是很多应用技术的前置技术,如搜索引擎、机器翻译、词性标注、相似度分析等,都是先对文本信息分词处理,再用分词结果来搜索、翻译、对比等。
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