Python中科院分词

分词是中文自然语言处理中的重要步骤之一，它将一个句子或文本切分成独立的词语。在Python中，中科院分词（Chinese Word Segmentation, CWS）是一个常用的分词工具，本文将从多个方面对Python中科院分词进行详细的阐述。

一、安装和导入库

1、安装中科院分词库

pip install jieba

2、导入中科院分词库

import jieba

二、基本分词功能

1、中文分词

text = "中科院分词是一个好用的分词库"
seg_list = jieba.cut(text, cut_all=False)

2、获取分词结果

for word in seg_list:
    print(word)

三、分词模式

1、精确模式（默认）

seg_list = jieba.cut(text, cut_all=False)

2、全模式

seg_list = jieba.cut(text, cut_all=True)

3、搜索引擎模式

seg_list = jieba.cut_for_search(text)

四、自定义词典

1、添加自定义词典

jieba.load_userdict("userdict.txt")

2、自定义词典格式

word frequency (词语 词频)

五、关键词提取

1、基于TF-IDF算法的关键词提取

import jieba.analyse

text = "中科院分词是一个好用的分词库"
keywords = jieba.analyse.extract_tags(text, topK=5)

2、基于TextRank算法的关键词提取

keywords = jieba.analyse.textrank(text, topK=5)

六、并行分词

1、开启并行分词

jieba.enable_parallel(4)

2、关闭并行分词

jieba.disable_parallel()

七、词性标注

1、词性标注

import jieba.posseg as pseg

words = pseg.cut(text)
for word, flag in words:
    print(f"{word}t{flag}")

八、其他功能

1、获取词语出现频率

import jieba

text = "中科院分词是一个好用的分词库"
word_counts = jieba.lcut(text, cut_all=False)
word_frequency = {}
for word in word_counts:
    if word not in word_frequency:
        word_frequency[word] = 1
    else:
        word_frequency[word] += 1

2、添加停用词

import jieba

jieba.analyse.set_stop_words("stopwords.txt")

以上就是Python中科院分词的相关功能和用法，通过以上的介绍，我们可以更好地掌握中科院分词库在中文自然语言处理中的应用。