大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于python 深度学习 分词的问题，于是小编就整理了2个相关介绍Python 深度学习 分词的解答，让我们一起看看吧。
如何使用python对中文txt文件分词？
首先要有词典，然后用分词算法根据词典分词。比较容易的可以做最长匹配，就分那个能匹配到的最长的词。
复杂一点的有crf效果肯定好一些，但是速度比较慢，模型相对来说复杂一点。
样例分享
样例要求
对如上文本文件实现中文分词，并且分词结果中不包含字母、标点、中英文停词（如，an、and、another、一定、一方面、一旦等）等内容，同时支持特定含义词组的切分（如“牛仔很忙”、"青花瓷"，不能分切分成"牛仔"，"很忙"，"青花”，"瓷"），分词结果输出至txt格式文件中。
要求解析：
1）分词结果中不包含字母、标点、中英文停词：
需要通过正则过滤非中文数字内容，需要import re模块使用findall()方法。
对中文txt文件分词，无非就是2步—先读取txt文本数据，然后再分词，除了常见的jieba分词外，这里再介绍3种python分词中文分词包—分别是snownlp,thulac和pynlpir，最后再结合pyecharts以词云的方式显示最终分词结果，实验环境win10+python3.6+pycharm5.0，主要介绍如下:
为了方便演示，我这里新建了一个test.txt文件，里面复制了《白鹿原》的第一章内容，如下，下面的测试都围绕这个文件而展开：
snownlp：这个是国人开发的一个中文分词的包，受TextBlob启发而写，下面简单介绍一下这个包的安装和简单使用。
1.下载安装，这里直接输入命令"pip install snownlp"就行，如下：
2.测试代码如下，这里为了方便演示，我没有过滤掉停用词，直接做的分词、统计、最后词云显示最终统计结果，感兴趣的可以做个停用词列表过滤，很简单：
测试代码：
大家都用python写过哪些有趣的脚本？
我用Python主要是办公，用来给小程序自动批量发布商品，几百上千的商品用Python只需要几分钟就自动发布完成，大大帮我提高工作效率。
平时***用Python最多的就是爬虫了，各种视频音频图片等***爬了一大堆，一些需要收费的***也全部免费下载下来了，爬的电脑两个盘现在空间都所剩无几了，这大概也算是有趣的事了吧。
2006年的事情了。
当时我们学生宿舍的上网认证系统是华为的，基于activeX，只有基于winIE的客户端。然后我就用抓包工具抓包，用PY写了上网认证脚本。
我当时觉得自己***爆了，还以为会有美女找我一起交流Python。可是只有玩Linux的男同学加我，我始终还是单身狗。
简单列举下我写过的脚本吧，相关的脚本是本人练习使用而已。
因为人的精力是有限的，所以一些重复性的工作，能免则免，你说对不对？
有兴趣可以观看我的***：***s://***.ixigua***/6850853762894938627/
处理过大量的文本，靠人工去整的话，整10年也弄不完。shell也可以做，但是如果写shell，会很吃力，写的太复杂的话，没法调试，不知道哪里出的错。用python就方便很多了，工作中会和shell联合使用，有些任务一行shell就能搞定，有些任务需要些好多python。
用python大概三年，真心觉得这个语言非常万能，以下是一部分自己写过的好玩的项目
在线显示和[_a***_]窗户、窗帘的开关状态和家里的温度等等，是帮一个朋友做的正在申请专利，所以就不放图了。
主要实现的是房颤的诊断和解释，代码在下方，
***s://github***/ydup/Anomaly-Detection-in-Time-Series-with-Triadic-Motif-Fields
在线演示的界面，代码在下方
***s://github***/ydup/bokeh
到此，以上就是小编对于python 深度学习 分词的问题就介绍到这了，希望介绍关于python 深度学习 分词的2点解答对大家有用。
