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📚中英文分词工具大比拼!✨

2025-04-09 02:28:25 来源: 用户:骆琪璐 

最近,我用 🌟 Jieba、NLTK 等热门分词工具对文本进行了实验!🧐 实验内容超简单:利用 `chinese.txt` 文件测试它们的分词效果。🧐

首先,中文部分交给国产神器 Jieba!它表现得相当亮眼,无论是长句还是短句,都能精准切分词汇。😄 比如“人生苦短,我用 Python”被完美拆成了“人生”、“苦短”、“我用”、“Python”。果然,Jieba 不愧是中文分词领域的佼佼者!💪

接着,轮到英文部分登场,NLTK 登场了!它在英文分词上也毫不逊色,轻松识别单词边界。🎯 例如,“I love Python”直接被分割成“[‘I’, ‘love’, ‘Python’]”。不过,相比中文,英文分词确实更简单一些。🧐

最后,我还尝试将两者结合使用,发现混合语言的分词难度陡增。但通过调整参数,最终也得到了不错的结果!🧐

总的来说,这些工具各有千秋,适合不同场景。如果你也在做类似的实验,不妨试试看哦!🔥

自然语言处理 分词工具 Jieba NLTK

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