前言

分詞是自然語言處理（NLP）中的一項重要任務，它將一串文本分解成一個個單獨的單詞或符號，以便進行進一步的處理。Python提供了強大的split()函數，用于執行分詞操作。本文將深入探索split()函數，揭示其功能和使用方法，幫助你充分利用其分詞能力。

split()函數的語法

split()函數的語法如下：```pythonstring.split(sep=None, maxsplit=-1)```string：待分詞的字符串sep（可選）：指定分詞符，默認值為None（空白符，包括空格、制表符和換行符）maxsplit（可選）：指定要分詞的最大片段數，默認值為-1（表示不限制分詞次數）

分詞原理

split()函數通過以下步驟執行分詞：1. 從字符串的開頭開始搜索分詞符。2. 如果找到分詞符，則將字符串在此處分隔成兩個片段。3. 繼續搜索分詞符并重復分隔過程，直到達到maxsplit指定的最大分詞次數或處理完整個字符串。

分詞符的設置

你可以通過指定sep參數來設置分詞符。這使你可以根據特定需求對字符串進行分詞。例如：```pythonText = "單詞1, 單詞2, 單詞3"result = text.split(',')print(result) ['單詞1', '單詞2', '單詞3']```在這個例子中，我們使用逗號（ "," ）作為分詞符，將字符串分成了三個單詞。

分詞次數的限制

默認情況下，split()函數不限制分詞次數，將字符串分詞成盡可能多的片段。但是，你可以通過指定maxsplit參數來限制分詞的次數。例如：```pythontext = "單詞1 單詞2 單詞3 單詞4 單詞5"result = text.split(' ', maxsplit=2)print(result) ['單詞1', '單詞2', '單詞3 單詞4 單詞5']```在這個例子中，我們使用空格作為分詞符，并限制最大分詞次數為2。因此，字符串僅被分成了三個片段。

特殊情況

空字符串：如果輸入字符串為空，則split()函數將返回一個空列表。未指定分詞符：如果未指定sep參數，則默認為空白符。連續的分詞符：如果分詞符在字符串中連續出現，則分詞后會產生空片段。例如：```pythontext = " 單詞1 單詞2 "result = text.split()print(result) ['', '單詞1', '', '單詞2', '']```

split()函數的應用

split()函數在NLP任務中廣泛應用，包括：文本預處理：分詞是文本預處理的關鍵步驟，有助于去除標點符號和分隔單詞。詞匯分析：split()函數可以用于提取文本中的單詞，以便進行詞頻統計和其他語言分析。特征提?。簩τ跈C器學習任務，split()函數可以用于從文本中提取特征，例如單詞順序或詞頻。文本比較：分詞后的文本可以更容易地進行比較和匹配，用于文本相似性分析和文本分類。

示例

以下是一些使用split()函數的示例：```python分詞句子sentence = "自然語言處理是一種人工智能技術"words = sentence.split()print(words) ['自然', '語言', '處理', '是', '一種', '人工智能', '技術']使用自定義分詞符分詞URLurl = "https://www.example.com/path/to/file.html"parts = url.split('/', maxsplit=4)print(parts) ['https:', '','www.example.com', 'path', 'to']分詞帶有特殊字符的文本text = "代碼示例：```print('Hello, world!')```"code = text.split('```')print(code) ['代碼示例：', "print('Hello, world!')", '```']```

總結

Python split()函數是執行分詞操作的強大工具。它允許你根據特定需求分詞字符串，為自然語言處理和文本分析奠定了基礎。通過理解split()函數的語法、工作原理和應用，你可以充分利用其分詞能力，提取有價值的信息并進行更深入的文本處理。

---

python中用pip裝了jieba分詞，怎么刪除重新裝

先安裝lxml這個庫，才能正常安裝pyspider，另外你是WIN64的話就放棄pyspider吧python爬蟲一些安裝包錯誤解決方法

python分詞考研英語真題詞頻（附結果）——讀取word、nltk、有道智云API

意圖使用Python對考研英語真題中的單詞進行詞頻分析，并添加翻譯等輔助信息，以便于記憶。 手持近20年的考研英語一二真題Word文檔，共計數十個，需逐個文件讀取內容，并提取文章及題目部分，排除介紹內容。 借助docx包讀取Word文檔，因docx格式支持，將原有文件另存為docx格式。 導入所需庫，并定義去除的標點符號和停用詞，停用詞通過nltk庫導入。 運用docx的Document方法讀取Word文件，構建待讀取文件的列表。 輸入文件名列表，輸出分詞后的列表。 docx中的runs對象代表相同樣式文本的連續部分，通過判斷runs[0]或runs[0]判斷段落開頭是否為粗體或斜體，即題目介紹，這部分不參與統計。 使用re庫的正則表達式替換特殊符號為空格，以便后續分詞，具體操作參考相關博客。 利用nltk中的word_Tokenize進行分詞，去除停用詞與標點符號，將所有文件和段落分詞列表疊加，輸出words。 為提高詞性還原準確度，采用nltk的WordNetLemmatizer方法提取詞干，通過單詞和詞性（可選）兩個參數獲取詞干。 使用pos_tag獲取單詞詞性，但需進行轉換，以便于lemmatize使用。 使用collections庫的counter統計單詞個數，并返回每個單詞及其個數，通過most_common(n)獲取前n個單詞。 利用有道智云的文本翻譯API進行翻譯，參考相關文檔。 translate_alls函數：輸入統計的單詞，對每個單詞進行翻譯，并將單詞、翻譯、詞頻放入字典中。 將上述函數進行操作。 使用openpyxl進行Excel的讀寫。 單詞結果可在鏈接中獲取/s/1Zdr8yD...，提取碼：s985，結果分為英一、英二、英一+英二。

python 使用jieba分詞出錯

猜測你使用的 Python 版本為 Python2 但是使用 coding: UTF-8 設置中文編碼只在 Python 3 有效

所以 設置默認編碼 應在代碼開始部分應該加上

jieba，為中文分詞而生的Python庫

中文分詞是眾多應用技術的基礎，如搜索引擎、翻譯和文本分析等。 在Python中，jieba庫因其卓越性能和易用性被譽為最佳選擇。 開發團隊以結巴這個生動且富含程序員幽默感的名字賦予它，展現了他們的愿景。 截至2022年4月，jieba在GitHub上收獲了28.3K星，人氣爆棚，且支持多種編程語言，從PC到移動設備都能使用。 要開始使用jieba，首先通過pip安裝，它兼容Python 2和3。 分詞過程簡單，導入庫后，調用cut()方法即可將文本內容切分成詞語。 jieba提供了四種分詞模式：精確模式（默認）注重分詞準確性；全模式快速但可能存在歧義；搜索引擎模式增強長詞召回；paddle模式則利用深度學習框架進行分詞，不過目前很少使用。 在使用時，可以自定義分詞詞典，添加或刪除特定詞語，調整詞頻或詞性。 jieba還提供了關鍵詞提取功能，基于TF-IDF或TextRank算法，以及詞性標注服務，采用兼容ictclas的標記法。 此外，jieba的Tokenize模塊還能返回詞語在原文的位置信息。 要了解更多詳細信息，可以參考jieba的官方GitHub文檔/fxsjy/jieba。 通過這個強大的工具，中文分詞變得更加便捷和精確。

python3 進行結巴分詞時可以并行處理嗎

下面這個程序是對一個文本文件里的內容進行分詞的程序[python] view plain copy#!/usr/bin/python#-*- encoding:utf-8 -*-import jieba#導入jieba模塊def splitSentence(inputFile, outputFile):fin = open(inputFile, r)#以讀的方式打開文件fout = open(outputFile, w)#以寫得方式打開文件for eachLine in fin:line = ()(utf-8, IGNORE) #去除每行首尾可能出現的空格，并轉為Unicode進行處理wordList = list((line))#用結巴分詞，對每行內容進行分詞outStr = for word in wordList:outStr += wordoutStr += / (()(utf-8) + \n) #將分詞好的結果寫入到輸出文件()()splitSentence(, )寫完程序之后，在Linux重點輸入：python 即可運行程序進行分詞。

---

---

相關標簽： split函數揭秘、 Python、 揭開分詞的強大功能、 python怎么讀、

上一篇：終極Python分詞指南利用split函數應對各種

下一篇：釋放Pythonsplit函數的潛力探索分詞分隔符