1.如何利用pynlpir进行中文分词并保留段落信息
2.Python手动安装Jieba库（Win11）
3.自然语言处理系列十七——中文分词——分词工具实战——Python的中文中文Jieba分词
4.手把手教会你使用Python进行jieba分词
5.中科院汉语分词系统：在python中的安装步骤
6.python爬虫学习笔记——5. jieba库中文分词用法
如何利用pynlpir进行中文分词并保留段落信息
nlpir，中文自然处理工具由张华平博士研发，分词分词提供在线大数据语义智能分析平台和python包pynlpir。源码pynlpir使用免费，代码但需每月更新授权。中文中文首先需在cmd命令行安装此模块，分词分词美食店网站源码安装后可能还需更新授权。源码
开始使用pynlpir进行分词。代码基础分词步骤是中文中文通过命令展示结果，批量分词则需结合os模块读取目录内txt文件，分词分词每段文本分词并标注，源码词与标注信息以_连接，代码两词间用|分隔，中文中文段落间加入换行，分词分词最后将处理结果保存至seg_开头的源码txt文件中。采用英文标注，每完成一个文件生成新文件。最终代码如下图所示。
分词与标注后，文件截图展示，51源码示例清晰保留了段落信息，为后续词性统计奠定基础。后续工作可利用nlpir的标注集对文本中所有词性进行统计分析。
通过使用pynlpir，不仅能够实现高效中文分词，还能准确保留段落信息，方便后续进行深入分析。此工具在文本处理领域具有较高价值。
Python手动安装Jieba库（Win）
本文介绍如何手动安装Python库jieba，以解决中文文本挖掘中的分词问题。首先，访问pypi.org/project/jieba/#...下载jieba库的文件jieba-0..1.tar.gz，解压至当前文件夹，即E:\softwares\Python\jieba-0..1。然后，将解压后的“jieba”目录复制到“D:\Programs\Anaconda3\Lib\site-packages”中。
在安装完成后，通过命令验证安装效果。使用Python环境执行以下代码：python,决斗之城源码 import jieba, jieba.lcut("中国是一个伟大的国家")。执行结果将直观显示分词结果。
同样，对于使用Python 3.的情况，安装步骤与使用anaconda类似，只需将“D:\Programs\Anaconda3”替换为Python 3.的site-packages目录路径即可。
为了确保安装过程顺利，建议参考以下资源进行操作：Jieba库的安装教程，如blog.csdn.net/W_chuanqi...；了解库的GitHub网址，如github.com/fxsjy/jieba；以及查看官方下载地址，pypi.org/project/jieba/#...。在实际操作过程中，不同电脑的安装目录可能有所差异，因此请根据自身系统环境进行相应的调整。
自然语言处理系列十七——中文分词——分词工具实战——Python的Jieba分词
以下是关于Python分词工具Jieba的详细介绍，由充电了么创始人陈敬雷老师的新书提供内容。Jieba是目前Python中最受欢迎的中文分词组件，其特点包括：
1. 支持多种模式：精确模式、全模式和搜索引擎模式，满足不同场景的nodejs源码精简需求。
2. 繁体字分词功能，适应多语种处理。
3. 自定义词典支持，允许开发者扩展词汇库，通过`jieba.load_userdict`加载，`add_word`和`del_word`动态管理词典。
在使用Jieba时，可以使用`jieba.cut`和`jieba.cut_for_search`进行分词，分别处理常规和搜索引擎优化的需求。其中，参数`cut_all`控制全模式或精确模式，`HMM`则启用隐马尔可夫模型（HMM）进行未登录词的处理。
Jieba不仅限于分词，还包含词性标注和关键词提取等功能。后续我们会进一步探讨Java的HanLP分词工具。如需获取更多相关内容，欢迎下载充电了么App，探索陈敬雷老师的《分布式机器学习实战》等免费课程和文章。
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继续关注系列十八，我们将探讨Java的HanLP分词工具。
手把手教会你使用Python进行jieba分词
来自：Python爬虫与数据挖掘 作者：黄伟 黄伟分享：让我们深入理解如何使用Python的jieba进行中文分词。jieba，中文名字“结巴”，能弥补wordcloud在中文分词上的不足。安装过程可能有些复杂，但值得投入时间。1. jieba的分词模式
精确模式：通过lcut和cut函数进行精确分词，如 lcut('aa')，输出是一个生成器序列，遍历得到结果。
全模式：展示所有可能的组合，如 cut_for_search('段落内容')，但需筛选掉无意义的组合。
搜索引擎模式：适合搜索引擎，对长词二次切分，如 lcut_for_search('搜索引擎')。
通过列表的count方法，可以统计分词中的词频。lcut和cut的区别在于返回类型，lcut为列表，cut为生成器。2. jieba的其他应用
添加新词：处理名字分词，例如 jieba.add_word('湖北武汉')，但只添加文本中存在的词。
添加字典：自定义分词范围，使用load_userdict读取文件。
删除新词：如 jieba.del_word('湖北武汉')，返回原分词结果。
处理停用词：使用列表过滤，如 if '的' not in text:。
权重分析：使用函数进行关键词频率分析。
调节词频：对某些词进行特殊处理，如 jieba.set_word_freq('美', 0)。
定位词语位置：使用tokenize()获取词的位置信息。
修改字典路径：使用jieba.set_dictionary(file)重置字典。
总结：jieba是数据分析中的重要工具，通过精细的分词功能，帮助我们从大量文本中筛选关键信息，提高了数据分析的效率。中科院汉语分词系统：在python中的安装步骤
1、打开anaconda的Anaconda Prompt界面。
2、使用pip安装中科院汉语分词系统的第三方库文件（pynlpir）
3、接着按一下键盘上的enter键，开始安装。
4、接着需要更新一下pynlpir，不然会出现许可证过期的情况。
5、然后按一下键盘上的enter键，开始更新。
6、最后我们就可以在python的编辑上使用中科院汉语分词系统了
python爬虫学习笔记——5. jieba库中文分词用法
整理自< 结巴中文分词的用法>
特点
演示文档
安装说明 代码对 Python 2/3 均兼容
算法
主要功能
1. jieba 分词有三种模式，并且支持新建自定义分词器
代码示例
输出:
2. 添加自定义词典
载入词典
范例： 自定义词典： /fxsjy/jieba/blob/master/test/userdict.txt 用法示例： /fxsjy/jieba/blob/master/test/test_userdict.py
调整词典
代码示例：
3. 关键词提取
基于 TF-IDF 算法的关键词抽取
import jieba.analyse
jieba.analyse.extract_tags(sentence, topK=, withWeight=False, allowPOS=())
sentence 为待提取的文本
topK 为返回几个 TF/IDF 权重最大的关键词，默认值为
withWeight 为是否一并返回关键词权重值，默认值为 False
allowPOS 仅包括指定词性的词，默认值为空，即不筛选
分词词性可参见博客：[词性参考]( blog.csdn.net/HHTNAN/ar...)
jieba.analyse.TFIDF(idf_path=None)
新建 TFIDF 实例，idf_path 为 IDF 频率文件
代码示例 （关键词提取） /fxsjy/jieba/blob/master/test/extract_tags.py
关键词提取所使用逆向文件频率（IDF）文本语料库可以切换成自定义语料库的路径
用法： jieba.analyse.set_idf_path(file_name)
# file_name为自定义语料库的路径
自定义语料库示例： github.com/fxsjy/jieba/...
用法示例： github.com/fxsjy/jieba/...
关键词提取所使用停止词（Stop Words）文本语料库可以切换成自定义语料库的路径
用法： jieba.analyse.set_stop_words(file_name)
# file_name为自定义语料库的路径
自定义语料库示例： github.com/fxsjy/jieba/...
用法示例： github.com/fxsjy/jieba/...
关键词一并返回关键词权重值示例
用法示例： ttps://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/extract_tags_with_weight.py
基于 TextRank 算法的关键词抽取
jieba.analyse.textrank(sentence, topK=, withWeight=False, allowPOS=('ns', 'n', 'vn', 'v'))
直接使用，接口相同，注意默认过滤词性。
jieba.analyse.TextRank()
新建自定义 TextRank 实例
算法论文： TextRank: Bringing Order into Texts
基本思想:
使用示例: 见 test/demo.py
4. 词性标注
5. 并行分词
6. Tokenize：返回词语在原文的起止位置
输出：
输出
7. ChineseAnalyzer for Whoosh 搜索引擎
8. 命令行分词
使用示例：python -m jieba news.txt > cut_result.txt
命令行选项（翻译）：
延迟加载机制 jieba 采用延迟加载，import jieba 和 jieba.Tokenizer()不会立即触发词典的加载，一旦有必要才开始加载词典构建前缀字典。
如果你想手工初始 jieba，也可以手动初始化。
下面部分内容整理自< python jieba分词(结巴分词)、提取词，加载词，修改词频，定义词库>
二、 常用NLP扩充知识点(python2.7)
这几个点在知乎爬虫程序中很有用处
Part 1. 词频统计、降序排序
Part 2. 人工去停用词
标点符号、虚词、连词不在统计范围内
Part 3. 合并同义词
将同义词列举出来，按下Tab键分隔，把第一个词作为需要显示的词语，后面的词语作为要替代的同义词，一系列同义词放在一行。
这里，“北京”、“首都”、“京城”、“北平城”、“故都”为同义词。
Part 4. 词语提及率
主要步骤：分词——过滤停用词（略）——替代同义词——计算词语在文本中出现的概率。
Part 5. 按词性提取
