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jieba分词的词典与停用词

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简介：
本文章主要介绍如何在使用jieba分词时添加自定义词典和管理停用词的方法及技巧，以提高文本处理效率。 利用jieba分词进行文本处理所需的词典和停用词如下所示：

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  • jieba分词的词典与停用词
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    本文章主要介绍如何在使用jieba分词时添加自定义词典和管理停用词的方法及技巧，以提高文本处理效率。 利用jieba分词进行文本处理所需的词典和停用词如下所示：
     
  • jieba分词停用词表
    优质
    jieba分词停用词表提供了在中文文本处理中常用的停止词集合，旨在提升基于jieba分词的自然语言处理应用效果。 jieba停用词分词表主要用于在中文文本处理中去除无实际意义的词汇，如“的”、“是”等常见字眼，以便于后续的信息提取与分析工作。使用该工具可以有效提升自然语言处理任务的效果和效率。
     
  • jieba分词词典全集dict.rar
    优质
    jieba分词词典全集dict.rar包含了jieba中文分词工具的所有词典文件，可用于增强分词效果和自定义词库扩展。适合自然语言处理开发者使用。 我自己搜集了一些词典，其中包括了清华大学编写的词典、台湾大学的词典以及知网上的词典等资源。这些词典涵盖了褒义词、贬义词和情感词汇等多个类别，内容相当丰富多样。
     
  • NLP情感词典及中文词汇、敏感词与停用词词典
    优质
    本资源提供全面的NLP情感分析工具，包括正面和负面的情感词典、广泛覆盖的中文词汇表以及精准的敏感词和常用停用词列表。 三个情感词典（知网Hownet、台湾大学NTUSD、清华大学李军中文褒贬义词典），包含了非常全面的中文词汇、敏感词以及停用词。
     
  • Python文本分词及去除停用词，附带基础停用词词典
    优质
    本资源提供Python环境下进行中文文本分词处理的基础教程，并包含如何有效移除影响分析准确性的常用词汇（即停用词），并附有实用的中文停用词列表。适合自然语言处理初学者参考使用。 用于中文文本分词，并去除停用词。该工具包含一个基本的停用词词典，可以根据需要进行扩充。
     
  • jieba分词与词性标注.py
    优质
    本Python脚本利用jieba库进行中文文本的高效分词处理，并添加词性标注功能，适用于自然语言处理任务。 将需要进行分词并进行词性标注的句子存放在一个名为corpus的文本段落件（自建）中，建议每句话单独占一行。运行代码后会生成一个新的outcome文本段落件，其中包含所有句子的分词及词性标注结果。请确保corpus文件与代码位于同一文件夹内。
     
  • 结巴jieba分词中文停用词表含2000条数据
    优质
    本资源提供一个包含约2000条记录的中文结巴(jieba)分词停用词表，适用于自然语言处理中去除无意义词汇，优化文本分析效果。 结巴中文分词停用表整合了百度分词、哈工大等多个来源的2000余条数据，可以直接使用，能够有效提升分词的速度与准确率。
     
  • jieba分词器字典版本
    优质
    jieba分词器字典版本是一款基于Python的开源中文分词工具-jieba的特定字典版本，用于自定义词汇进行高效的中文文本处理和自然语言分析。 jieba分词器使用的字典包含了词频以及词性，并且可以自行调整这些属性。这段文字仅用于学习交流，禁止商用。
     
  • jieba分词自定义词典文档 完整版
    优质
    本资料为《jieba分词自定义词典文档完整版》，详细介绍了如何使用jieba进行中文分词，并提供了定制化词典的方法与技巧，适合自然语言处理爱好者和技术开发者参考学习。 在使用jieba分词对语料进行分词之前，需要先加载自定义词典。可以通过执行`jieba.load_userdict(userdict.txt)`代码来完成这一操作。
     
  • Python Jieba 百度60万+中文分词词库（包含带词性和无词性权重词库及停用词库）
    优质
    本资源提供Python Jieba扩展词库，涵盖60万词条，分为含词性的高权重词库与通用词库，并附有常用停用词列表，助力中文文本处理。 文件内包含 jieba 分词库，其中包括百度60万+分词词库（带词性权重和不带词性权重的文件各一份），以及附带停用词词库。这些数据由机器学习等技术手段生成，并持续优化中，欢迎提供宝贵意见。