脚本分词
‘壹’ 在python 环境下，使用结巴分词，自动导入文本，分词，提取关键词.脚本 大侠给个
#-*-coding:UTF-8-*-
importjieba
__author__='lpe234'
seg_list=jieba.cut("我来到北京天安门",cut_all=True)
print','.join(seg_list)
...
Loadingmodelfromcache/var/folders/sv//T/jieba.cache
我,来到,北京,天安,天安门
Loadingmodelcost0.433seconds.
.
Processfinishedwithexitcode0
‘贰’ java中文分词组件word怎么使用
参考如下
1、快速体验
运行项目根目录下的脚本demo-word.bat可以快速体验分词效果
用法: command [text] [input] [output]
命令command的可选值为：demo、text、file
demo
text 杨尚川是APDPlat应用级产品开发平台的作者
file d:/text.txt d:/word.txt
exit
2、对文本进行分词
移除停用词：List<Word> words = WordSegmenter.seg("杨尚川是APDPlat应用级产品开发平台的作者");
保留停用词：List<Word> words = WordSegmenter.segWithStopWords("杨尚川是APDPlat应用级产品开发平台的作者");
System.out.println(words);
输出：
移除停用词：[杨尚川, apdplat, 应用级, 产品, 开发平台, 作者]
保留停用词：[杨尚川, 是, apdplat, 应用级, 产品, 开发平台, 的, 作者]
3、对文件进行分词
String input = "d:/text.txt";
String output = "d:/word.txt";
移除停用词：WordSegmenter.seg(new File(input), new File(output));
保留停用词：WordSegmenter.segWithStopWords(new File(input), new File(output));
4、自定义配置文件
默认配置文件为类路径下的word.conf，打包在word-x.x.jar中
自定义配置文件为类路径下的word.local.conf，需要用户自己提供
如果自定义配置和默认配置相同，自定义配置会覆盖默认配置
配置文件编码为UTF-8
5、自定义用户词库
自定义用户词库为一个或多个文件夹或文件，可以使用绝对路径或相对路径
用户词库由多个词典文件组成，文件编码为UTF-8
词典文件的格式为文本文件，一行代表一个词
可以通过系统属性或配置文件的方式来指定路径，多个路径之间用逗号分隔开
类路径下的词典文件，需要在相对路径前加入前缀classpath:
指定方式有三种：
指定方式一，编程指定（高优先级）：
WordConfTools.set("dic.path", "classpath:dic.txt，d:/custom_dic");
DictionaryFactory.reload();//更改词典路径之后，重新加载词典
指定方式二，Java虚拟机启动参数（中优先级）：
java -Ddic.path=classpath:dic.txt，d:/custom_dic
指定方式三，配置文件指定（低优先级）：
使用类路径下的文件word.local.conf来指定配置信息
dic.path=classpath:dic.txt，d:/custom_dic
如未指定，则默认使用类路径下的dic.txt词典文件
6、自定义停用词词库
使用方式和自定义用户词库类似，配置项为：
stopwords.path=classpath:stopwords.txt，d:/custom_stopwords_dic
7、自动检测词库变化
可以自动检测自定义用户词库和自定义停用词词库的变化
包含类路径下的文件和文件夹、非类路径下的绝对路径和相对路径
如：
classpath:dic.txt，classpath:custom_dic_dir,
d:/dic_more.txt，d:/DIC_DIR，D:/DIC2_DIR，my_dic_dir，my_dic_file.txt
classpath:stopwords.txt，classpath:custom_stopwords_dic_dir，
d:/stopwords_more.txt，d:/STOPWORDS_DIR，d:/STOPWORDS2_DIR，stopwords_dir，remove.txt
8、显式指定分词算法
对文本进行分词时，可显式指定特定的分词算法，如：
WordSegmenter.seg("APDPlat应用级产品开发平台", SegmentationAlgorithm.BidirectionalMaximumMatching);
SegmentationAlgorithm的可选类型为：
正向最大匹配算法：MaximumMatching
逆向最大匹配算法：ReverseMaximumMatching
正向最小匹配算法：MinimumMatching
逆向最小匹配算法：ReverseMinimumMatching
双向最大匹配算法：BidirectionalMaximumMatching
双向最小匹配算法：BidirectionalMinimumMatching
双向最大最小匹配算法：
全切分算法：FullSegmentation
最少分词算法：MinimalWordCount
最大Ngram分值算法：MaxNgramScore
9、分词效果评估
运行项目根目录下的脚本evaluation.bat可以对分词效果进行评估
评估采用的测试文本有253 3709行，共2837 4490个字符
评估结果位于target/evaluation目录下：
corpus-text.txt为分好词的人工标注文本，词之间以空格分隔
test-text.txt为测试文本，是把corpus-text.txt以标点符号分隔为多行的结果
standard-text.txt为测试文本对应的人工标注文本，作为分词是否正确的标准
result-text-***.txt，***为各种分词算法名称，这是word分词结果
perfect-result-***.txt，***为各种分词算法名称，这是分词结果和人工标注标准完全一致的文本
wrong-result-***.txt，***为各种分词算法名称，这是分词结果和人工标注标准不一致的文本
‘叁’ 一个txt文档，已经用结巴分词分完词，怎么用python工具对这个分完词的文档进行计算统计词频，求脚本，非
#!/usr/bin/envpython3
#-*-coding:utf-8-*-
importos,random
#假设要读取文件名为aa，位于当前路径
filename='aa.txt'
dirname=os.getcwd()
f_n=os.path.join(dirname,filename)
#注释掉的程序段，用于测试脚本，它生成20行数据，每行有1-20随机个数字，每个数字随机1-20
'''
test=''
foriinrange(20):
forjinrange(random.randint(1,20)):
test+=str(random.randint(1,20))+''
test+=' '
withopen(f_n,'w')aswf:
wf.write(test)
'''
withopen(f_n)asf:
s=f.readlines()
#将每一行数据去掉首尾的空格和换行符，然后用空格分割，再组成一维列表
words=[]
forlineins:
words.extend(line.strip().split(''))
#格式化要输出的每行数据，首尾各占8位，中间占18位
defgeshi(a,b,c):
returnalignment(str(a))+alignment(str(b),18)+alignment(str(c))+' '
#中英文混合对齐，参考http://bbs.fishc.com/thread-67465-1-1.html，二楼
#汉字与字母格式化占位format对齐出错对不齐汉字对齐数字汉字对齐字母中文对齐英文
#alignment函数用于英汉混合对齐、汉字英文对齐、汉英对齐、中英对齐
defalignment(str1,space=8,align='left'):
length=len(str1.encode('gb2312'))
space=space-lengthifspace>=lengthelse0
ifalignin['left','l','L','Left','LEFT']:
str1=str1+''*space
elifalignin['right','r','R','Right','RIGHT']:
str1=''*space+str1
elifalignin['center','c','C','Center','CENTER','centre']:
str1=''*(space//2)+str1+''*(space-space//2)
returnstr1
w_s=geshi('序号','词','频率')
#由(词,频率)元组构成列表，先按频率降序排序，再按词升序排序，多级排序，一组升，一组降，高级sorted
wordcount=sorted([(w,words.count(w))forwinset(words)],key=lambdal:(-l[1],l[0]))
#要输出的数据，每一行由：序号(占8位)词(占20位)频率(占8位)+' '构成，序号=List.index(element)+1
for(w,c)inwordcount:
w_s+=geshi(wordcount.index((w,c))+1,w,c)
#将统计结果写入文件ar.txt中
writefile='ar.txt'
w_n=os.path.join(dirname,writefile)
withopen(w_n,'w')aswf:
wf.write(w_s)
‘肆’ 脚本中creditcard:true什么意思
creditcard:true
信用卡：事实
credit card
[英][ˈkredit kɑ:d][美][ˈkrɛdɪt kɑrd]
n.
信用卡，签账卡;
复数：credit cards
例句：
Sorry, I left my credit card at home.
对不起，我把信用卡落在家里了。
true
[英][tru:][美][tru:]
adj.
真正的; 真实的; 正确的; 忠实的;
adv.
真正地; 确实地; 正确地; 正当地;
n.
真理，真实; 正，准，精确;
vt.
摆正; 决定（某物）的位置以使其平衡、平稳或水平;
第三人称单数：trues
复数：trues
现在进行时：truing
过去式：trued
过去分词：trued
比较级：truer
最高级：truest
例句：
I allowed myself to acknowledge my true feelings.
我愿意承认我的真实感情。
‘伍’ scripts的中文意思
scripts，剧本的意思。
在计算机领域，意思是：脚本
‘陆’ script是什么意思
script 释义：
n. 剧本；脚本；手稿；手迹；字体；考卷
读音：英 [skrɪpt] 美 [skrɪpt]
单词变形：
1、过去式: scripted
2、过去分词: scripted
3、现在分词: scripting
4、第三人称单数: scripts
双语例句：
The script won't play well.
那个剧本不适于在舞台上演出。
(6)脚本分词扩展阅读：
近义词
1、screenplay
读音：英 ['skriːnpleɪ] 美 ['skriːnpleɪ]
n. 电影剧本；剧本
His interpretation of the screenplay is unique.
他对剧本的解释很独特。
2、scenario
读音：英 [sə'nɑːriəʊ] 美 [sə'nærioʊ]
n. 剧本；情节梗概
A detailed script or scenario consulted to avoid discrepancies from shot to shot in a film.
一个好的电影剧本是制作一部好影片的重要因素。
‘柒’ 如何使用saesegment中文分词服务
开启SAE 分词服务
首先你需要在sae的管理面板开始分词服务后才能使用sae的服务。具体的开启操作：
成功的开启之后可以写一段脚本试试看看分词的效果如何，代码如下：
filename:test_segment.php
<?php
header("Content-Type:text/html;charset=utf-8");
$str = '分词服务';
$seg = new SaeSegment();
$ret = $seg->segment($str, 1);
var_mp($ret);
?>
‘捌’ 你好，我看到你发的问题“python将怎么将jieba分词结果写入文本，各种编码问题啊”
你要先了解下 python 的编码 python默认编码是 unicode 。编码问题导致输出结果是 乱码 。结巴分词 分出来的 是 utf-8的编码 ，写入txt的时候 是显示乱码的 可以将其 改为gbk的编码就可以了。
fp.read().decode('utf-8').encode('gbk')
可以利用decode 和encode2个函数 。
decode函数的功能是 吧指定的 编码改成unicode 而encode的功能是 把unicode改成指点的 编码
‘玖’ 学习python编写智能回复脚本之如何思考
importjieba
#导入jieba分词库
#创建函数来处理所得到的中文句子
defget_words(string):
words=jieba.cut(string)
returnwords
#直接通过jieba库的精准分词获得所有的分词
然后通过words中的各个关键字就可以从经过学习的模型中获取到回复就可以进行返回了