怎么在Python中利用Spacy进行分词

本篇文章给大家分享的是有关怎么在Python中利用Spacy进行分词，小编觉得挺实用的，因此分享给大家学习，希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获，话不多说，跟着小编一起来看看吧。

十年专业网络公司历程，坚持以创新为先导的网站服务，服务超过千余家企业及个人，涉及网站设计、app软件开发公司、微信开发、平面设计、互联网整合营销等多个领域。在不同行业和领域给人们的工作和生活带来美好变化。

python是什么意思

Python是一种跨平台的、具有解释性、编译性、互动性和面向对象的脚本语言，其最初的设计是用于编写自动化脚本，随着版本的不断更新和新功能的添加，常用于用于开发独立的项目和大型项目。

1、说明

Spacy语言模型包含一些强大的文本分析功能，如词性标记和命名实体识别。

导入spacy相关模块后，需要加载中文处理包。然后读小说数据，nlp处理天龙八部小说，包括分词、定量、词性标注、语法分析、命名实体识别，用符号/分隔小说。最后，通过is_stop函数判断单词中的单词是否为无效单词，删除无效单词后，将结果写入txt文件。

2、实例

import spacy
import pandas as pd
import time
from spacy.lang.zh.stop_words import STOP_WORDS
 
nlp = spacy.load('zh_core_web_sm')
 
def fenci_stopwords(data,newdata1):
    fenci = []
    qc_stopwords =[]
 
    article = pd.read_table(data,encoding="utf-8")
    start1 = time.time()
    with open(newdata1,'w',encoding='utf-8') as f1:
        for i in article["天龙八部"]:#分词
            doc = nlp(i)
            result1 = '/'.join([t.text for t in doc])
            fenci.append(result1)
 
  for j in fenci:#去除停用词   
            words = nlp.vocab[j]    
            if words.is_stop == False:        
                qc_stopwords.append(j)
                result2 = '/'.join(qc_stopwords)
                f1.write(result2)
    end1 = time.time()
    return end1-start1

以上就是怎么在Python中利用Spacy进行分词，小编相信有部分知识点可能是我们日常工作会见到或用到的。希望你能通过这篇文章学到更多知识。更多详情敬请关注创新互联行业资讯频道。