Python 中文分词与词性标注32

简介

中文分词和词性标注是自然语言处理（NLP）中的两项基础任务。中文分词是指将连续的文本切分成有意义的词语，而词性标注是指为每个词语标记其词性（如名词、动词、形容词等）。

Python 分词模块

Python 中有许多用于中文分词的模块，其中最常用的有：
Jieba：一个非常流行的分词模块，提供了高效的分词算法和丰富的词库。
Thulac：清华大学自然语言处理与社会人文计算实验室开发的分词模块，具有较高的准确率。
Hanlp：哈工大自然语言处理实验室开发的一个全面的 NLP 工具包，包含分词、词性标注、依存句法分析等功能。

分词示例

使用 Jieba 模块进行分词的示例代码如下：```python
import jieba
text = "自然语言处理是一门新兴的交叉学科"
words = (text)
result = " ".join(words)
print(result)
```
输出：
```
自然语言处理是一门新兴的交叉学科
```

词性标注模块

Python 中用于中文词性标注的模块主要有：
LTP：北京语言大学自然语言处理中心开发的 NLP 工具包，包含分词、词性标注、语义角色标注等功能。
Hanlp：同样提供了词性标注功能。

词性标注示例

使用 LTP 模块进行词性标注的示例代码如下：```python
import ltp
text = "自然语言处理是一门新兴的交叉学科"
postagger = ()
words, tags = (text)
for word, tag in zip(words, tags):
print(word, tag)
```
输出：
```
自然 zh
语言 n
处理 v
是 v
一 a
门 n
新兴 a
的 h
交叉 a
学科 n
```