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在采集美女站时，需要对关键词进行分词，最终采用的是python的结巴分词方法。
中文分词是中文文本处理的一个基础性工作，结巴分词利用进行中文分词。
其基本实现原理有三点：
1.基于Trie树结构实现高效的词图扫描，生成句子中汉字所有可能成词情况所构成的有向无环图（DAG)
2.采用了动态规划查找最大概率路径, 找出基于词频的最大切分组合
3.对于未登录词，采用了基于汉字成词能力的HMM模型，使用了Viterbi算法
安装（Linux环境）
下载工具包，解压后进入目录下，运行：python setup.py install
模式
1.默认模式，试图将句子最精确地切开，适合文本分析
2.全模式，把句子中所有的可以成词的词语都扫描出来，适合搜索引擎
接口
"http://www.gg4493.cn/"):
实例
#! -*- coding:utf-8 -*-
import jieba
seg_list = jieba.cut("我来到北京清华大学", cut_all = True)
print "Full Mode:", ' '.join(seg_list)
seg_list = jieba.cut("我来到北京清华大学")
print "Default Mode:", ' '.join(seg_list)
结果
以上这篇python中文分词,使用结巴分词对python进行分词(实例讲解)就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持。
标签：
python结巴中文分词
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一口气升级7个大模型SaaS应用，百度智能云：突出一个“开箱即用” - 2025/5/20
这一波大模型产业落地浪潮里，不少企业其实处在 “干瞪眼“的状态。
一种情况是，很多大模型产品看得见却摸不着，在台上一个个遥遥领先——今天Sora技精四座，明天英伟达的机器人又赢得满堂彩，可是到了台下一问：啥时候能用上啊？答曰：遥遥无期。
另一种情况是，企业想用上大模型，却又难免瞻前顾后——既要考虑场景融合，又得兼顾安全性，还要考虑打通现有系统，再加上各种部署成本和繁琐的采购流程……最后只能拂袖：罢了，再等等吧。
这一波大模型产业落地浪潮里，不少企业其实处在 “干瞪眼“的状态。
一种情况是，很多大模型产品看得见却摸不着，在台上一个个遥遥领先——今天Sora技精四座，明天英伟达的机器人又赢得满堂彩，可是到了台下一问：啥时候能用上啊？答曰：遥遥无期。
另一种情况是，企业想用上大模型，却又难免瞻前顾后——既要考虑场景融合，又得兼顾安全性，还要考虑打通现有系统，再加上各种部署成本和繁琐的采购流程……最后只能拂袖：罢了，再等等吧。
稳了！魔兽国服回归的3条重磅消息！官宣时间再确认！
昨天有一位朋友在大神群里分享，自己亚服账号被封号之后居然弹出了国服的封号信息对话框。
这里面让他访问的是一个国服的战网网址，com.cn和后面的zh都非常明白地表明这就是国服战网。
而他在复制这个网址并且进行登录之后，确实是网易的网址，也就是我们熟悉的停服之后国服发布的暴雪游戏产品运营到期开放退款的说明。这是一件比较奇怪的事情，因为以前都没有出现这样的情况，现在突然提示跳转到国服战网的网址，是不是说明了简体中文客户端已经开始进行更新了呢？