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在中文分词中,jiebe库是最为常见的,主要的原因还是它独特的支持分词模式如:精确模式、全模式、搜索引擎模式。也对应着三种方式,包括jieba.cut()方法、jieba.lcut()方法、jieba.cut_for_search()方法。下面就为大家实例操作这些分词模式,以及方法的使用,一起来了解下吧。
全模式:
import jieba seg_list = jieba.cut("南京市长江大桥欢迎你。", cut_all=True) print(type(seg_list),seg_list)
精确模式:
seg_list1 = jieba.lcut("南京市长江大桥欢迎你。", cut_all=False) print(type(seg_list1),seg_list1)
搜索模式:
seg_list2 = jieba.cut_for_search("南京市长江大桥欢迎你。") print(type(seg_list2),seg_list2) print("全模式:" + "/ ".join(seg_list)) print("精确模式:" + "/ ".join(seg_list1)) print("搜索引擎模式:" + "/ ".join(seg_list2))
输出结果:
全模式:南京/ 南京市/ 京市/ 市长/ 长江/ 长江大桥/ 大桥/ 欢迎/ 你/ 。
精确模式:南京市/ 长江大桥/ 欢迎/ 你/ 。
搜索引擎模式:南京/ 京市/ 南京市/ 长江/ 大桥/ 长江大桥/ 欢迎/ 你/ 。
内容扩展:
获取词性
我们还可以通过jiaba这个库把词性进行区分,比如动词,名词等
import jieba.posseg as psg seg_list = psg.cut("我要进行关键词提取") print([(s.word, s.flag) for s in seg_list]) # [('我', 'r'), ('要', 'v'), ('进行', 'v'), ('关键词', 'n'), ('提取', 'v')]
我们还可以提取动词或者名词,我们来提取下里面的动词
import jieba.posseg as psg seg_list = psg.cut("我要进行关键词提取") print([(s.word, s.flag) for s in seg_list if s.flag.startswith('v')])
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RTX 5090要首发 性能要翻倍!三星展示GDDR7显存
三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。
首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB,每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps(PAM3),但也可以降至28 Gbps,以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。
据三星表示,GDDR7内存的能效将提高20%,同时工作电压仅为1.1V,低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计,使得在高速运行时的发热量降低,GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。
更新日志
2024年07月06日
2024年07月06日
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