Python  Spacy分词说明

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。

Python  Spacy分词用法实例

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