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文档摘要

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《自然语言处理技术》

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项目2初识文本基础处理

——使用jieba库进行中文分词

学习目标

掌握jieba库的基本功能和操作方法。

学习如何使用jieba库实现中文文本的分词处理。

深入了解jieba分词库背后的算法原理及其在实际应用中的优势，提高对科技创新的认识。

体验jieba库在文本分析、自然语言处理等领域的实际应用，提高数据处理与决策能力，培育创新思维和动手实践能力。

案例要求

导入jieba库并加载词典文件。

对文本进行分词并输出结果。

案例内容

中文分词是自然语言处理领域的基础任务，关系到文本挖掘、情感分析、机器翻译等诸多应用的准确性。通过对jieba库的学习和实践，学生可以掌握一种实用的分词工具，为解决实际问题打下基础。本案例旨在介绍如何使用jieba库进行中文分词，并以一个简单的文本分词任务为例，演示jieba库的使用方法。通过本案例的学习，学生将提升编程实践能力，培养创新思维能力，并为在自然语言处理等领域的进一步研究和应用奠定基础。

案例步骤

导入jieba库并加载词典文件

在本案例中，需要先要导入jieba库，再加载词典文件，如REF_Ref132710987\h代码41所示。

代码STYLEREF1\s4SEQ代码\*ARABIC\s11导入jieba库并加载词典文件

importjieba

jieba.setLogLevel(20)#隐藏jieba的无用日志信息

jieba.initialize()#初始化jieba分词器

进行分词并输出分词结果

分词是jieba库的核心功能，也是本案例的重点，使用jieba库提供的分词函数可以进行分词操作。jieba库支持多种分词模式，包括精确模式、全模式、搜索引擎模式等。本案例将使用精确模式进行分词，首先定义了一个待分词的文本字符串text；其次，使用jieba库的lcut函数进行分词，该函数中的参数cut_all=False表示采用精确模式进行分词，分词结果存储在一个列表words中。最后，将分词结果输出，以便查看分词效果。对中文进行分词，并输出结果，如REF_Ref132711155\h代码42所示。

代码STYLEREF1\s4SEQ代码\*ARABIC\s12进行分词并查看结果

text=我喜欢Python编程，因为它是一门有趣的语言。

words=jieba.lcut(text,cut_all=False)

print(words)

运行REF_Ref132711155\h代码42，得到文本的分词结果如下。

分词结果：

[我,喜欢,Python,编程,，,因为,它,是,一门,有趣,的,语言,。]