python中文分词步骤

Python中文分词步骤如下：

1、安装分词库

需要安装一个中文分词库，如jieba，在命令行中输入以下命令进行安装：

pip install jieba

2、导入分词库

在Python代码中，导入jieba库：

import jieba

3、加载词典

为了更好地进行分词，可以加载jieba自带的词典，加载搜狗词库：

jieba.load_userdict("sogou_words.txt")

4、分词

使用jieba库的cut方法进行分词，有两种方式：精确模式和全模式，精确模式是默认的分词模式，适合文本分析；全模式则将句子中所有可以成词的词语都扫描出来。

text = "我爱自然语言处理技术"
words = jieba.cut(text)  # 精确模式
words = jieba.cut(text, cut_all=True)  # 全模式

5、添加自定义词典

如果需要对特定领域的文本进行分词，可以将领域相关的词汇添加到自定义词典中。

jieba.add_word("自然语言处理")

6、词频统计

使用jieba库的lcut方法将文本切分为列表，然后使用collections库的Counter类进行词频统计。

from collections import Counter
words_list = jieba.lcut(text)
word_count = Counter(words_list)

7、删除停用词

在进行文本分析时，需要删除一些无意义的停用词，可以使用jieba库的analyse模块中的set_stop_words方法设置停用词表。

jieba.analyse.set_stop_words("stop_words.txt")

8、关键词提取

使用jieba库的analyse模块中的extract_tags方法提取关键词，可以设置返回关键词的数量。

keywords = jieba.analyse.extract_tags(text, topK=10)

以上就是Python中文分词的基本步骤，通过这些步骤，可以实现对中文文本的分词、词频统计、关键词提取等操作，为后续的文本分析提供基础。