中文分詞(Chinese Word Segmentation)，將中文語句切割成單獨的詞組。英文使用空格來分開每個單詞的，而中文單獨一個漢字跟詞有時候完全不是同個含義，因此，中文分詞相比英文分詞難度高很多。

成都創(chuàng)新互聯(lián)主要為客戶提供服務(wù)項目涵蓋了網(wǎng)頁視覺設(shè)計、VI標(biāo)志設(shè)計、成都全網(wǎng)營銷、網(wǎng)站程序開發(fā)、HTML5響應(yīng)式網(wǎng)站建設(shè)、成都手機網(wǎng)站制作、微商城、網(wǎng)站托管及成都網(wǎng)站維護、WEB系統(tǒng)開發(fā)、域名注冊、國內(nèi)外服務(wù)器租用、視頻、平面設(shè)計、SEO優(yōu)化排名。設(shè)計、前端、后端三個建站步驟的完善服務(wù)體系。一人跟蹤測試的建站服務(wù)標(biāo)準(zhǔn)。已經(jīng)為房屋鑒定行業(yè)客戶提供了網(wǎng)站改版服務(wù)。

分詞主要用于NLP 自然語言處理（Natural Language Processing），使用場景有：

• 搜索優(yōu)化，關(guān)鍵詞提取（百度指數(shù)）
• 語義分析，智能問答系統(tǒng)（客服系統(tǒng)）
• 非結(jié)構(gòu)化文本媒體內(nèi)容，如社交信息（微博熱榜）
• 文本聚類，根據(jù)內(nèi)容生成分類（行業(yè)分類）

Python的中文分詞

Python的中文分詞庫有很多，常見的有：

• jieba（結(jié)巴分詞）
• THULAC（清華大學(xué)自然語言處理與社會人文計算實驗室）
• pkuseg（北京大學(xué)語言計算與機器學(xué)習(xí)研究組）
• SnowNLP
• pynlpir
• CoreNLP
• pyltp

通常前三個是比較經(jīng)常見到的，主要在易用性/準(zhǔn)確率/性能都還不錯。我個人常用的一直都是結(jié)巴分詞（比較早接觸），最近使用pkuseg，兩者的使用后面詳細(xì)講。

結(jié)巴分詞 簡介

“結(jié)巴”中文分詞：做最好的 Python 中文分詞組件

• 支持三種分詞模式：
  • 精確模式，試圖將句子最精確地切開，適合文本分析；
  • 全模式，把句子中所有的可以成詞的詞語都掃描出來, 速度非常快，但是不能解決歧義；
  • 搜索引擎模式，在精確模式的基礎(chǔ)上，對長詞再次切分，提高召回率，適合用于搜索引擎分詞。
• 支持繁體分詞
• 支持自定義詞典

jieba分詞實例

我們使用京東商場的美的電器評論來看看結(jié)巴分詞的效果。如果你沒有安裝結(jié)巴分詞庫則需要在命令行下輸入pip install jieba，安裝完之后即可開始分詞之旅。

評論數(shù)據(jù)整理在文件meidi_jd.csv文件中，讀取數(shù)據(jù)前先導(dǎo)入相關(guān)庫。因為中文的文本或文件的編碼方式不同編碼選擇gb18030，有時候是utf-8、gb2312、gbk自行測試。

# 導(dǎo)入相關(guān)庫
import pandas as pd
import jieba

# 讀取數(shù)據(jù)
data = pd.read_csv('meidi_jd.csv', encoding='gb18030')

# 查看數(shù)據(jù)
data.head()

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標(biāo)題鏈接：http://chinadenli.net/article48/dggsep.html

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