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"结巴"中文分词:做最好的Python中文分词组件 "Jieba" (Chinese for "to stutter") Chinese text segmentation: built to be the best Python Chinese word segmentation module.https://github.com/fxsjy/jieba
pynlpir,对ictclas的封装,最近做毕设正在用,速度和准确率都很好~ 闲来无事,写了两个分词程序,一个是基于mmseg的另一个是基于CRF的,目前已经上传pypi.
pip install scseg
pip install genius 其实我没有用过python或其他任何语言的分词库,不过恰好在OSChina上看到了几个python的中文分词库,有几个也是前面一些知友提到的,我把链接转过来吧:
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http://www.oschina.net/project/tag/264/segment?sort=view&lang=25&os=0
今天刚给四款python中文分词的做了简单测试
http://hi.baidu.com/fooying/item/6ae7a0e26087e8d7eb34c9e8 smallseg ;
轻量级,容易使用。
jieba 路过。。。 中科院和哈工大的两个分词包就挺好
网上有人做了总结,发来给大家参考
几种开源分词工具的比较 有个 mmseg for python 分词 我没用过python语言写的分词程序。
分词这种功能属于计算密集型功能,需要大量计算,python不适合这种场合,可以考虑python调用c库。

Python在游戏和GUI开发中表现出色。1)游戏开发使用Pygame,提供绘图、音频等功能,适合创建2D游戏。2)GUI开发可选择Tkinter或PyQt,Tkinter简单易用,PyQt功能丰富,适合专业开发。

Python适合数据科学、Web开发和自动化任务,而C 适用于系统编程、游戏开发和嵌入式系统。 Python以简洁和强大的生态系统着称,C 则以高性能和底层控制能力闻名。

2小时内可以学会Python的基本编程概念和技能。1.学习变量和数据类型,2.掌握控制流(条件语句和循环),3.理解函数的定义和使用,4.通过简单示例和代码片段快速上手Python编程。

Python在web开发、数据科学、机器学习、自动化和脚本编写等领域有广泛应用。1)在web开发中,Django和Flask框架简化了开发过程。2)数据科学和机器学习领域,NumPy、Pandas、Scikit-learn和TensorFlow库提供了强大支持。3)自动化和脚本编写方面,Python适用于自动化测试和系统管理等任务。

两小时内可以学到Python的基础知识。1.学习变量和数据类型,2.掌握控制结构如if语句和循环,3.了解函数的定义和使用。这些将帮助你开始编写简单的Python程序。

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