python怎么将word文档分词，python如何分成两栏写入word文档

Python中文分词的原理你知道吗?

1、中文分词，即 Chinese Word Segmentation，即将一个汉字序列进行切分，得到一个个单独的词。

2、python做中文分词处理主要有以下几种：结巴分词、NLTK、THULAC fxsjy/jieba 结巴的标语是：做最好的 Python 中文分词组件，或许从现在来看它没做到最好，但是已经做到了使用的人最多。

3、字符串可以直接分片或者索引访问，比如s[0]=我，s[-1]=做。等等。如果是要转成list，可以直接构造，如： l=list(abc)或者l=list(s)分词需要相应的算法和词典支持。pymmseg-cpp是一个不错的python中文分词库。

4、可以利用python的jieba分词，得到文本中出现次数较多的词。

5、对于目前的中文分词来说，许多网络用语也比较难以分割。不明|觉|厉。在python当中，我们使用了 jieba分词 。

6、安装Jieba分词包：最简单的方法是用CMD直接安装：输入pip install jieba，但是我的电脑上好像不行。

如何用python对文章中文分词并统计词频

建议去知乎上问，知乎高手比较多。首先一个比较难的问题是：python对中文不是完全兼容，需要有一些准备工作才能显示和修改中文。

首先，定义一个变量，保存要统计的英文文章。接着，定义两个数组，保存文章中的单词，以及各单词的词频。从文章中分割出所有的单词，保存在数组中。然后，计算文章中单词的总数，保存在变量中。

out_one = re.compile(r(.*？)\000，re.S)out_one_re = re.findall(self.out_one，i)a={}for j in out_one_re ： a[j] = out_one_re .count(j) 使用字典属性，内容唯一来进行统计。

可以利用python的jieba分词，得到文本中出现次数较多的词。

对大量文章进行分词 先搭建语料库：分词后我们需要对信息处理，就是这个分词来源于哪个文章。词频统计 1词频（Term Frequency）：某个词在该文档中出现的次数。

如何利用Python对中文进行分词处理

可以利用python的jieba分词，得到文本中出现次数较多的词。

全局变量在函数中使用时需要加入global声明 获取网页内容存入文件时的编码为ascii进行正则匹配时需要decode为GB2312，当匹配到的中文写入文件时需要encode成GB2312写入文件。

中文和英文主要的不同之处是中文需要分词。因为nltk 的处理粒度一般是词，所以必须要先对文本进行分词然后再用nltk 来处理（不需要用nltk 来做分词，直接用分词包就可以了。严重推荐结巴分词，非常好用）。

打开anaconda的Anaconda Prompt界面。使用pip安装中科院汉语分词系统的第三方库文件（pynlpir）接着按一下键盘上的enter键，开始安装。接着需要更新一下pynlpir，不然会出现许可证过期的情况。

字符串可以直接分片或者索引访问，比如s[0]=我，s[-1]=做。等等。如果是要转成list，可以直接构造，如： l=list(abc)或者l=list(s)分词需要相应的算法和词典支持。pymmseg-cpp是一个不错的python中文分词库。

基于理解的分词方法是通过让计算机模拟人对句子的理解，达到识别词的效果。其基本思想就是在分词的同时进行句法、语义分析，利用句法信息和语义信息来处理歧义现象。它通常包括三个部分：分词子系统、句法语义子系统、总控部分。

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