① 如何对excel表格里的词结巴分词python
#-*-coding:utf-8-*-
importjieba
'''''
Createdon2015-11-23
'''
defword_split(text):
"""
Splitatextinwords.
(word,location).
"""
word_list=[]
windex=0
word_primitive=jieba.cut(text,cut_all=True)
forwordinword_primitive:
iflen(word)>0:
word_list.append((windex,word))
windex+=1
returnword_list
definverted_index(text):
"""
CreateanInverted-.
{word:[locations]}
"""
inverted={}
forindex,wordinword_split(text):
locations=inverted.setdefault(word,[])
locations.append(index)
returninverted
definverted_index_add(inverted,doc_id,doc_index):
"""
AddInvertd-Indexdoc_indexofthedocumentdoc_idtothe
Multi-DocumentInverted-Index(inverted),
usingdoc_idasdocumentidentifier.
{word:{doc_id:[locations]}}
"""
forword,locationsindoc_index.iteritems():
indices=inverted.setdefault(word,{})
indices[doc_id]=locations
returninverted
defsearch_a_word(inverted,word):
"""
searchoneword
"""
word=word.decode('utf-8')
ifwordnotininverted:
returnNone
else:
word_index=inverted[word]
returnword_index
defsearch_words(inverted,wordList):
"""
searchmorethanoneword
"""
wordDic=[]
docRight=[]
forwordinwordList:
ifisinstance(word,str):
word=word.decode('utf-8')
ifwordnotininverted:
returnNone
else:
element=inverted[word].keys()
element.sort()
wordDic.append(element)
numbers=len(wordDic)
inerIndex=[0foriinrange(numbers)]
docIndex=[wordDic[i][0]foriinrange(numbers)]
flag=True
whileflag:
ifmin(docIndex)==max(docIndex):
docRight.append(min(docIndex))
inerIndex=[inerIndex[i]+1foriinrange(numbers)]
foriinrange(numbers):
ifinerIndex[i]>=len(wordDic[i]):
flag=False
returndocRight
docIndex=[wordDic[i][inerIndex[i]]foriinrange(numbers)]
else:
minIndex=min(docIndex)
minPosition=docIndex.index(minIndex)
inerIndex[minPosition]+=1
ifinerIndex[minPosition]>=len(wordDic[minPosition]):
flag=False
returndocRight
docIndex=[wordDic[i][inerIndex[i]]foriinrange(numbers)]
defsearch_phrase(inverted,phrase):
"""
searchphrase
"""
docRight={}
temp=word_split(phrase)
wordList=[temp[i][1]foriinrange(len(temp))]
docPossible=search_words(inverted,wordList)
fordocindocPossible:
wordIndex=[]
indexRight=[]
forwordinwordList:
wordIndex.append(inverted[word][doc])
numbers=len(wordList)
inerIndex=[0foriinrange(numbers)]
words=[wordIndex[i][0]foriinrange(numbers)]
flag=True
whileflag:
ifwords[-1]-words[0]==numbers-1:
indexRight.append(words[0])
inerIndex=[inerIndex[i]+1foriinrange(numbers)]
foriinrange(numbers):
ifinerIndex[i]>=len(wordIndex[i]):
flag=False
docRight[doc]=indexRight
break
ifflag:
words=[wordIndex[i][inerIndex[i]]foriinrange(numbers)]
else:
minIndex=min(words)
minPosition=words.index(minIndex)
inerIndex[minPosition]+=1
ifinerIndex[minPosition]>=len(wordIndex[minPosition]):
flag=False
break
ifflag:
words=[wordIndex[i][inerIndex[i]]foriinrange(numbers)]
returndocRight
if__name__=='__main__':
doc1="""
中文分词指的是将一个汉字序列切分成一个一个单独的词。分词就是将连续的字序列按照一定的规范
重新组合成词序列的过程。我们知道，在英文的行文中，单词之间是以空格作为自然分界符的，而中文
只是字、句和段能通过明显的分界符来简单划界，唯独词没有一个形式上的分界符，虽然英文也同样
存在短语的划分问题，不过在词这一层上，中文比之英文要复杂的多、困难的多。
"""
doc2="""
存在中文分词技术，是由于中文在基本文法上有其特殊性，具体表现在：
与英文为代表的拉丁语系语言相比，英文以空格作为天然的分隔符，而中文由于继承自古代汉语的传统，
词语之间没有分隔。古代汉语中除了连绵词和人名地名等，词通常就是单个汉字，所以当时没有分词
书写的必要。而现代汉语中双字或多字词居多，一个字不再等同于一个词。
在中文里，“词”和“词组”边界模糊
现代汉语的基本表达单元虽然为“词”，且以双字或者多字词居多，但由于人们认识水平的不同，对词和
短语的边界很难去区分。
例如：“对随地吐痰者给予处罚”，“随地吐痰者”本身是一个词还是一个短语，不同的人会有不同的标准，
同样的“海上”“酒厂”等等，即使是同一个人也可能做出不同判断，如果汉语真的要分词书写，必然会出现
混乱，难度很大。
中文分词的方法其实不局限于中文应用，也被应用到英文处理，如手写识别，单词之间的空格就不很清楚，
中文分词方法可以帮助判别英文单词的边界。
"""
doc3="""
作用
中文分词是文本挖掘的基础，对于输入的一段中文，成功的进行中文分词，可以达到电脑自动识别语句含义的效果。
中文分词技术属于自然语言处理技术范畴，对于一句话，人可以通过自己的知识来明白哪些是词，哪些不是词，
但如何让计算机也能理解？其处理过程就是分词算法。
影响
中文分词对于搜索引擎来说，最重要的并不是找到所有结果，因为在上百亿的网页中找到所有结果没有太多的意义，
没有人能看得完，最重要的是把最相关的结果排在最前面，这也称为相关度排序。中文分词的准确与否，常常直接
影响到对搜索结果的相关度排序。从定性分析来说，搜索引擎的分词算法不同，词库的不同都会影响页面的返回结果
"""
doc4="""
这种方法又叫做机械分词方法，它是按照一定的策略将待分析的汉字串与一个“充分大的”机器词典中的词条进行配，
若在词典中找到某个字符串，则匹配成功（识别出一个词）。按照扫描方向的不同，串匹配分词方法可以分为正向
匹配和逆向匹配；按照不同长度优先匹配的情况，可以分为最大（最长）匹配和最小（最短）匹配；常用的几种
机械分词方法如下：
正向最大匹配法（由左到右的方向）；
逆向最大匹配法（由右到左的方向）；
最少切分（使每一句中切出的词数最小）；
双向最大匹配法（进行由左到右、由右到左两次扫描）
还可以将上述各种方法相互组合，例如，可以将正向最大匹配方法和逆向最大匹配方法结合起来构成双向匹配法。
由于汉语单字成词的特点，正向最小匹配和逆向最小匹配一般很少使用。一般说来，逆向匹配的切分精度略高于
正向匹配，遇到的歧义现象也较少。统计结果表明，单纯使用正向最大匹配的错误率为，单纯使用逆向
最大匹配的错误率为。但这种精度还远远不能满足实际的需要。实际使用的分词系统，都是把机械分词
作为一种初分手段，还需通过利用各种其它的语言信息来进一步提高切分的准确率。
一种方法是改进扫描方式，称为特征扫描或标志切分，优先在待分析字符串中识别和切分出一些带有明显特征
的词，以这些词作为断点，可将原字符串分为较小的串再来进机械分词，从而减少匹配的错误率。另一种方法
是将分词和词类标注结合起来，利用丰富的词类信息对分词决策提供帮助，并且在标注过程中又反过来对分词
结果进行检验、调整，从而极大地提高切分的准确率。
对于机械分词方法，可以建立一个一般的模型，在这方面有专业的学术论文，这里不做详细论述。
"""
doc5="""
从形式上看，词是稳定的字的组合，因此在上下文中，相邻的字同时出现的次数越多，就越有可能构成一个词。
因此字与字相邻共现的频率或概率能够较好的反映成词的可信度。可以对语料中相邻共现的各个字的组合的频度
进行统计，计算它们的互现信息。定义两个字的互现信息，计算两个汉字的相邻共现概率。互现信息体现了
汉字之间结合关系的紧密程度。当紧密程度高于某一个阈值时，便可认为此字组可能构成了一个词。这种方法
只需对语料中的字组频度进行统计，不需要切分词典，因而又叫做无词典分词法或统计取词方法。但这种方法
也有一定的局限性，会经常抽出一些共现频度高、但并不是词的常用字组，例如“这一”、“之一”、“有的”、
“我的”、“许多的”等，并且对常用词的识别精度差，时空开销大。实际应用的统计分词系统都要使用一部基本
的分词词典（常用词词典）进行串匹配分词，同时使用统计方法识别一些新的词，即将串频统计和串匹配结合起来，
既发挥匹配分词切分速度快、效率高的特点，又利用了无词典分词结合上下文识别生词、自动消除歧义的优点。
另外一类是基于统计机器学习的方法。首先给出大量已经分词的文本，利用统计机器学习模型学习词语切分的规律
（称为训练），从而实现对未知文本的切分。我们知道，汉语中各个字单独作词语的能力是不同的，此外有的字常
常作为前缀出现，有的字却常常作为后缀（“者”“性”），结合两个字相临时是否成词的信息，这样就得到了许多
与分词有关的知识。这种方法就是充分利用汉语组词的规律来分词。这种方法的最大缺点是需要有大量预先分好词
的语料作支撑，而且训练过程中时空开销极大。
到底哪种分词算法的准确度更高，目前并无定论。对于任何一个成熟的分词系统来说，不可能单独依靠某一种算法
来实现，都需要综合不同的算法。例如，海量科技的分词算法就采用“复方分词法”，所谓复方，就是像中西医结合
般综合运用机械方法和知识方法。对于成熟的中文分词系统，需要多种算法综合处理问题。
"""
#BuildInverted-Indexfordocuments
inverted={}
documents={'doc1':doc1,'doc2':doc2,'doc3':doc3,'doc4':doc4,'doc5':doc5}
fordoc_id,textindocuments.iteritems():
doc_index=inverted_index(text)
inverted_index_add(inverted,doc_id,doc_index)
#Searchoneword
aWord="分词"
result_a_word=search_a_word(inverted,aWord)
ifresult_a_word:
result_a_word_docs=result_a_word.keys()
print"'%s'isappearedat"%(aWord)
forresult_a_word_docinresult_a_word_docs:
result_a_word_index=result_a_word[result_a_word_doc]
forindexinresult_a_word_index:
print(str(index)+''),
print"of"+result_a_word_doc
print""
else:
print"Nomatches! "
#Searchmorethanoneword
words=["汉语","切分"]
result_words=search_words(inverted,words)
ifresult_words:
print("["),
foriinrange(len(words)):
print("%s"%(words[i])),
print("]areappearedatthe"),
forresult_words_docinresult_words:
print(result_words_doc+''),
print" "
else:
print"Nomatches! "
#Searchphrase
phrase="中文分词"
result_phrase=search_phrase(inverted,phrase)
ifresult_phrase:
result_phrase_docs=result_phrase.keys()
print"'%s'isappearedatthe"%(phrase)
forresult_phrase_docinresult_phrase_docs:
result_phrase_index=result_phrase[result_phrase_doc]
forindexinresult_phrase_index:
print(str(index)+''),
print"of"+result_phrase_doc
print""
else:
print"Nomatches! "
② 如何用python进行海量中文分词
1、全局变量在函数中使用时需要加入global声明
2、获取网页内容存入文件时的编码为ascii进行正则匹配时需要decode为GB2312，当匹配到的中文写入文件时需要encode成GB2312写入文件。
3、中文字符匹配过滤正则表达式为ur'[\u4e00-\u9fa5]+',使用findall找到所有的中文字符存入分组
4、KEY，Value值可以使用dict存储，排序后可以使用list存储
5、字符串处理使用split分割，然后使用index截取字符串，判断哪些是名词和动词
6、命令行使用需要导入os,os.system(cmd)
③ python 怎么对分词标注词性
支持三种分词模式：
精确模式，试图将句子最精确地切开，适合文本分析；
全模式，把句子中所有的可以成词的词语都扫描出来, 速度非常快，但是不能解决歧义；
搜索引擎模式，在精确模式的基础上，对长词再次切分，提高召回率，适合用于搜索引擎分词。
④ python如何利用已有的语料库，对一篇新闻文本进行分词
把自己的语料库(sogou文本分类语料库)放在LTK_DATA/corpora/目录下；
然后在命令行输入以下之后，即可看到所有的txt文件名列表了。
⑤ 基于 Python 的中文分词方案那种比较好
我没用过python语言写的分词程序。
分词这种功能属于计算密集型功能，需要大量计算，python不适合这种场合，可以考虑python调用c库。
⑥ 如何利用Python对中文进行分词处理
python做中文分词处理主要有以下几种：结巴分词、NLTK、THULAC
1、fxsjy/jieba
结巴的标语是：做最好的 Python 中文分词组件，或许从现在来看它没做到最好，但是已经做到了使用的人最多。结巴分词网上的学习资料和使用案例比较多，上手相对比较轻松，速度也比较快。
结巴的优点：
支持三种分词模式
支持繁体分词
支持自定义词典
MIT 授权协议
2、THULAC：一个高效的中文词法分析工具包
前两天我在做有关于共享单车的用户反馈分类，使用jieba分词一直太过零散，分类分不好。后来江兄给我推荐了THULAC： 由清华大学自然语言处理与社会人文计算实验室研制推出的一套中文词法分析工具包 。THULAC的接口文档很详细，简单易上手。
THULAC分词的优点：
能力强。利用规模最大的人工分词和词性标注中文语料库（约含5800万字）训练而成，模型标注能力强大。
准确率高。该工具包在标准数据集Chinese Treebank（CTB5）上分词的F1值可达97.3％，词性标注的F1值可达到92.9％
速度较快。同时进行分词和词性标注速度为300KB/s，每秒可处理约15万字。只进行分词速度达到1.3MB/s，速度比jieba慢
Python 解决中文编码问题基本可以用以下逻辑：
utf8（输入） ——> unicode（处理） ——> （输出）utf8
Python 里面处理的字符都是都是unicode 编码，因此解决编码问题的方法是把输入的文本（无论是什么编码）解码为（decode）unicode编码，然后输出时再编码（encode）成所需编码。
由于处理的一般为txt 文档，所以最简单的方法，是把txt 文档另存为utf-8 编码，然后使用Python 处理的时候解码为unicode（sometexts.decode('utf8')），输出结果回txt 的时候再编码成utf8（直接用str() 函数就可以了）。
⑦ 如何用Python做中文分词
去网上下载 jieba 库，一个很好的中文分词库
这个是下载地址：
网页链接
⑧ 如何在python中对excel文本进行分词
不管你要做什么样的效果，首先你要读取出来Excel的内容。或者你可以问下微软是否支持Excel中文分词。