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說明

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1、Spacy語言模型包含一些強(qiáng)大的文本分析功能，如詞性標(biāo)記和命名實體識別。

2、導(dǎo)入spacy相關(guān)模塊后，需要加載中文處理包。然后讀小說數(shù)據(jù)，nlp處理天龍八部小說，包括分詞、定量、詞性標(biāo)注、語法分析、命名實體識別，用符號/分隔小說。最后，通過is_stop函數(shù)判斷單詞中的單詞是否為無效單詞，刪除無效單詞后，將結(jié)果寫入txt文件。

實例

import spacy
import pandas as pd
import time
from spacy.lang.zh.stop_words import STOP_WORDS
 
nlp = spacy.load('zh_core_web_sm')
 
def fenci_stopwords(data,newdata1):
    fenci = []
    qc_stopwords =[]
 
    article = pd.read_table(data,encoding="utf-8")
    start1 = time.time()
    with open(newdata1,'w',encoding='utf-8') as f1:
        for i in article["天龍八部"]:#分詞
            doc = nlp(i)
            result1 = '/'.join([t.text for t in doc])
            fenci.append(result1)
 
  for j in fenci:#去除停用詞   
            words = nlp.vocab[j]    
            if words.is_stop == False:        
                qc_stopwords.append(j)
                result2 = '/'.join(qc_stopwords)
                f1.write(result2)
    end1 = time.time()
    return end1-start1

以上就是python使用Spacy進(jìn)行分詞的方法，希望對大家有所幫助。更多Python學(xué)習(xí)指路：創(chuàng)新互聯(lián)python教程

本文教程操作環(huán)境：windows7系統(tǒng)、Python 3.9.1，DELL G3電腦。

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