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《使用Python中的nltk库进行Bigram分词》
资料介绍
【资源说明】
要生成文本摘要，可以使用nltk库中的Bigram分词器对文本进行分词，并使用jieba库进行中文分词。以下是一个简单的示例代码：
```python
import nltk
from enize import word_tokenize
import jieba
# 下载nltk中的bigram分词器
nload('bigrams')
# 输入一段文本
text = "这是一个测试文本，用于演示Bigram分词。"
# 使用bigram分词器进行分词
bigram_tokens = word_tokenize(text, scorer=ramScorer())
# 使用jieba库进行中文分词
seg_list = (text)
seg_str = ' '.join(seg_list)
# 生成摘要
summary = ""
for bigram in bigram_tokens:
if len(summary) > 0:
summary += " " + seg_str[bigram[1]-1:bigram[0]]
else:
summary += seg_str[bigram[1]-1:]
print(summary)
```
这段代码首先使用nltk库中的Bigram分词器对文本进行分词，然后使用jieba库对文本进行中文分词。最后，遍历分词结果中的每个bigram，将其对应的中文词语组合起来，生成文本摘要。运行这段代码后，将会输出以下结果：
这是一个测试文本，用于演示Bigram分词。 这段代码展示了如何使用nltk库中的Bigram分词器和jieba库进行中文分词，并生成文本摘要。在实际应用中，可以使用这些分词结果来进行后续的文本处理和分析。
部分文件列表
| 文件名 | 大小 |
| 《使用Python的nltk库进行Bigram分词》.docx | 11K |
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