2）词性标注并返回单词在原文中的起止位置（Tokenize）
3）可以添加自定义词典
4）代码兼容Python 2/3
5) 支持多种语言，支持简体中文和繁体中文
项目地址：https://github.com/fxsjy/jieba
斯坦福自然语言处理
斯坦福NLP 提供了一系列自然语言分析工具。它可以给出基本词形、词性、是否是公司名称或人名等，格式化日期、时间、量词，并可以标记句子结构、语法形式和词依存关系，表明那些名称指向同一个实体。指定情绪、提取言语中的开放关系等等。
1. 集成的语言分析工具集；
2. 执行快速可靠的任意文本分析；
3.整体高质量的文本分析；
4.支持多种主流语言；
5.多种编程语言的易用界面；
6、Web服务部署方便简单。
•Python版本stanford nlp安装
1）安装stanford nlp自然语言处理包：pip install stanfordcorenlp
•2) 下载Stanford CoreNLP文件https://stanfordnlp.github.io/CoreNLP/download.html
•3）下载中文模型jar包，http://nlp.stanford.edu/software/stanford-chinese-corenlp-2018-02-27-models.jar，
•4）将压缩后的Stanford CoreNLP文件夹与下载的stanford-chinese-corenlp-2018-02-27-models.jar放在同一目录下
•5) 在Python中引用模型：
•从stanfordcorenlp导入StanfordCoreNLP
nlp=StanfordCoreNLP(r"path", lang="zh")
汉普
HanLP是一个由一系列模型和算法组成的Java工具包，目标是普及自然语言处理在生产环境中的应用。 HanLP具有功能齐全、性能高效、结构清晰、语料最新、可定制等特点。
功能：中文分词、词性标注、命名实体识别、依存句法分析、关键词提取、生词发现、短语提取、自动摘要、文本分类、拼音简繁体
汉普环境安装
•1。安装Java和Visual C++：我安装了Java 1.8和Visual C++ 2015。
•2。安装Jpype，conda install -c conda-forge jpype1
•3。测试是否成功根据：
从jpype 导入*
startJVM(getDefaultJVMPath(), "-ea")
java.lang.System.out.println("Hello World")
关于高效中文文本处理解决方案，的介绍到此结束，希望对大家有所帮助。
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用户评论
终于不用再一个个字切了！
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学习中文简直太难了，有个工具帮我分词真是帮一大忙。
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想做中文机器学习，分词是必备啊！这个工具真棒！
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之前用英文的分词器处理中文太失败了，这下终于来了合适的工具！
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有没有什么推荐的中文分词工具呢？
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这篇文章介绍的工具好用吗？具体功能有哪些？
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我平时写论文很多，分词总是很费劲。可以试试这个工具啊。
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原来分词也有专门的工具啊！以后做项目终于不用手动的弄了。
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看标题我猜这篇文章会介绍几种常用的中文分词方式？
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想了解一下中文分词的不同算法，这篇应该会有答案吧。
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我要学习中文自然语言处理，分词工具是基础啊！
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中文的分词方法比英文复杂好多，这个工具能解决哪些问题呢？
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看到很多中文AI项目都在使用开源的分词工具，这篇文章讲的吗？
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学习中文就需要掌握分词的技术吧！希望能找到适合我的工具。
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中文分词工具对提高中文文本处理效率真是太关键了！
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文章讲的都是一些专业的知识吗？我是一名新手能看得懂吗？
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这个工具能够分词多种类型的中文文本吗？比如新闻、小说之类的。
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想学习一下如何自己开发一个中文分词工具，这篇文章会有相关知识吗？
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使用中文分词工具能让我理解中文更容易吗？
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希望这篇文章能介绍一些免费的中文分词工具，方便我使用！
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