怎么使用python中的jieba对csv 文件内容分词后导入TXT中

Posted 2023-05-05

参考技术A file_object2=open('D:\A仲敏2015\python_code\\advice.csv').read().split('\n') #一行行的读取内容
Rs2=[] #建立存储分词的列表
for i in range(len(file_object2)):
result=[]
seg_list = jieba.cut(file_object2[i])
for w in seg_list :#读取每一行分词
result.append(w)
Rs2.append(result)#将该行分词写入列表形式的总分词列表
#写入CSV
file=open('D:\Azhongmin2015\python_code\\result2.csv','w')
writer = csv.writer(file)#定义写入格式
writer.writerows(Rs2)#按行写入
#file.write(str(Rs))
file.close()本回答被提问者采纳

Python 中的 jieba 库

目录

• jieba库
  • 一、 简介
    • 1、 是什么
    • 2、 安装
  • 二、 基本使用
    • 1、 三种模式
    • 2、 使用语法
      • 2.1 对词组的基本操作
      • 2.2 关键字提取
      • 2.3 词性标注
      • 2.4 返回词语在原文的起止位置

jieba库

一、 简介

1、 是什么

（1）jieba是优秀的中文分词第三方库

• 中文文本需要通过分词获得单个的词语
• jieba是优秀的中文分词第三方库，需要额外安装
• jieba库提供三种分词模式，最简单只需掌握一个函数

（2）jieba分词的原理

• jieba分词依靠中文词库
• 利用一个中文词库，确定汉字之间的关联概率
• 汉字间概率大的组成词组，形成分词结果
• 除了分词，用户还可以添加自定义的词组

2、 安装

pip install jieba
导入
import jieba

官方文档【https://github.com/fxsjy/jieba】

二、 基本使用

1、 三种模式

精确模式：

• 就是把一段文本精确地切分成若干个中文单词，若干个中文单词之间经过组合，就精确地还原之前的文本。其中不存在冗余单词

• str = "你好呀，我叫李华！多多关照！"
  print(jieba.lcut(str))
  

全模式：

• 将一段文本中所有可能的词语都扫描出来，可能有一段文本，它可以切分成不同的模式，或者有不同的角度来切分变成不同的词语，在全模式下，jieba库会将各种不同的组合都挖掘出来。分词后的信息组合起来会有冗余，不再是原来的文本

• str = "你好呀，我叫李华！多多关照！"
  print(jieba.lcut(str, cut_all=True))
  

搜索引擎模式：

• 在精确模式的基础上，对发现的那些长的词语，我们会对它再次切分，进而适合搜索引擎对短词语的索引和搜索。也有冗余

• str = "你好呀，我叫李华！多多关照！"
  print(jieba.lcut_for_search(str))
  

2、 使用语法

2.1 对词组的基本操作

• 添加

  • str = "你好呀，我叫李华！多多关照！"
    jieba.add_word("你")
    print(jieba.lcut(str))
    

• 删除

  • str = "你好呀，我叫李华！多多关照！"
    jieba.del_word("李华")
    print(jieba.lcut(str))
    

• 加载自定义词典

  • str = "你好呀，我叫李华！多多关照！"
    jieba.load_userdict("./dict.txt")  # 文件编码必须为 utf-8
    print(jieba.lcut(str))
    

• 调整词出现的频率

  • str = "你好呀，我叫李华！多多关照！"
    jieba.suggest_freq(("李", "华"), True)
    print(jieba.lcut(str))
    

2.2 关键字提取

TFIDF算法

import jieba.analyse  # 导包

jieba.analyse.extract_tags(sentence, topK=20, withWeight=False,
                           allowPOS=())
jieba.analyse.TFIDF(idf_path=None)  # 创建一个新的 TFIDF 实例，idf_path是指指定 IDF 频率文件的路径

参数：

• sentence：要提取的文本
• topK：返回多少个具有最高TF/IDF权重的关键字。默认值为 20
• withWeight：是否返回关键字的TF/IDF权重。默认为假
• allowPOS：过滤包含POS（词性）的单词。空无过滤，可以选择[\'ns\', \'n\', \'vn\', \'v\',\'nr\']

TextRank算法

jieba.analyse.textrank(sentence, topK=20, withWeight=False, allowPOS=(\'ns\', \'n\', \'vn\', \'v\'))  # 有默认词性
jieba.analyse.TextRank()  # 新建自定义 TextRank 实例

2.3 词性标注

jieba.posseg.POSTokenizer(tokenizer=None)

新建自定义分词器，tokenizer 参数可指定内部使用的 jieba.Tokenizer 分词器

jieba.posseg.dt 为默认词性标注分词器

import jieba.posseg

str = "你好呀，我叫李华！多多关照！"
pt = jieba.posseg.POSTokenizer()
print(pt.lcut(str))  # 得到 pair键值对，使用遍历取值
# print(jieba.posseg.cut(str))  # 作用一样
for i, k in ps.lcut(str):
    print(i, k)

2.4 返回词语在原文的起止位置

jieba.tokenize(arg, mode=None)

mode有搜索模式（search）和默认模式（default）

import jieba

str = "你好呀，我叫李华！多多关照！"
g = jieba.tokenize(str, mode="search")  # 生成器
for i in g:
    print(i)

本文来自博客园，作者：A-L-Kun，转载请注明原文链接：https://www.cnblogs.com/liuzhongkun/p/16056345.html