Python怎么使用Spacy进行分词

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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。

实例

import spacyimport pandas as pdimport timefrom 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

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