大数据处理中文分词的步骤

今天给大家分享大数据处理中文分词的步骤，其中也会对大数据中分析处理的常用方法的内容是什么进行解释。

简述信息一览：

• 1、如何利用pynlpir进行中文分词并保留段落信息
• 2、一招教你使用Hive处理文本数据
• 3、中文自动分词统计词频有什么好的软件或者方法?
• 4、自然语言处理系列十七——中文分词——分词工具实战——Python的Jieba...
• 5、如何用大数据分析法来分析网页文本?

如何利用pynlpir进行中文分词并保留段落信息

开始使用pynlpir进行分词。基础分词步骤是通过命令展示结果，批量分词则需结合os模块读取目录内txt文件，每段文本分词并标注，词与标注信息以【_】连接，两词间用【|】分隔，段落间加入换行，最后将处理结果保存至【seg_】开头的txt文件中。***用英文标注，每完成一个文件生成新文件。最终代码如下图所示。

一招教你使用Hive处理文本数据

1、首先这次任务咱们使用Hive来进行数据处理和分析，通过查询Hive文档发现Hive内置函数无法实现分词，但是Hive提供UDF支持用户自定义函数来实现更多的功能。

2、我的做法是先创建一个textfile格式的临时表，把文本load到这个表。再创建orcfile的表，把数据从临时表中insert overwrite过来。最后删除临时表。

3、常用的的有三种：从本地文件系统中导入数据到Hive表；从HDFS上导入数据到Hive表；在创建表的时候通过从别的表中查询出相应的记录并插入到所创建的表中。

4、对于不足长度的字符串，使用`lpad`和`rpad`进行填充，`split（string str， string pat）`则用于字符串分割。`find_in_set`函数查找***中的元素，`INSTR`函数用于搜索指定字符的位置，`str_to_map`则用于将文本解析为键值对。

中文自动分词统计词频有什么好的软件或者方法?

目前分词技术丰富多样，不赘述。推荐使用完美双数组TRIE树专利算法进行词频统计。此算法效率极高，常规算法的十倍以上，且在处理大规模数据时，统计算法的性能保持亚线性增长，避免指数级增长，适合二次开发。

微词云支持词频统计数据下载，且生成的词云图片多样化，能够清晰显示1000个以内单词，尽管它不支持词性可视化图，但整体功能全面，操作体验良好。清博词频统计工具在文本分析量上有所限制，仅适用于5万字以内。它提供词频统计数据下载和固定样式词云图功能，显示前100个单词，并支持词性筛选。

R语言中，jiebaR包是一个强大的工具，用于中文文本的分词、词频统计以及词云图绘制。它提供了多种分词模式，如最大概率法、隐式马尔科夫模型等，并具备词性标注和文本相似度比较等功能，非常适合中文处理。安装和使用jiebaR非常简便，无需繁琐配置。

自然语言处理系列十七——中文分词——分词工具实战——Python的Jieba...

1、支持多种模式：精确模式、全模式和搜索引擎模式，满足不同场景的需求。 繁体字分词功能，适应多语种处理。 自定义词典支持，允许开发者扩展词汇库，通过`jieba.load_userdict`加载，`add_word`和`del_word`动态管理词典。

2、全栈数据工程师养成攻略系列教程的第十七期内容是：17 NLP 使用jieba分词处理文本。本文将通过Python中的jieba中文分词工具，实现部分自然语言处理（NLP）任务。中文分词是NLP的起步阶段，它依赖于足够的语料和完善的模型。作为一款开源、易于使用的分词工具，jieba中文分词广受推荐。

3、首先，jieba的代码兼容Python 2和3版本，安装过程可以参考M1芯片用户Mae土豆的指南，避免常见问题。安装paddlepaddle时，按照特定步骤进行。在使用上，jieba.cut函数接收中文字符串，返回一个迭代器，通过for循环遍历或join拼接。

4、jieba的其他应用添加新词：处理名字分词，例如 jieba.add_word（湖北武汉），但只添加文本中存在的词。添加字典：自定义分词范围，使用load_userdict读取文件。删除新词：如 jieba.del_word（湖北武汉），返回原分词结果。处理停用词：使用列表过滤，如 if 的 not in text：。

如何用大数据分析法来分析网页文本?

网络文本分析法主要包括以下几个步骤：数据收集：通过爬虫等手段收集网络上的文本数据。文本预处理：对收集的数据进行清洗、分词、去停用词、词干提取等预处理操作。文本特征提取：提取文本中的关键词、主题、话题等特征信息。

数据***集 明确分析的目的和需求后，通过不同来源渠道***集数据。文本清洗和预处理 文本清洗首要是把噪音数据清洗掉，然后根据需要对数据进行重新编码，进行预处理。分词 在实际进行分词的时候，结果中可能存在一些不合理的情况。

数据收集 数据收集是大数据处理和分析的首要步骤，这一环节需要从多个数据源收集与问题相关的数据。数据可以是结构化的，如数据库中的数字和事实，也可以是非结构化的，如社交媒体上的文本或图片。数据的收集要确保其准确性、完整性和时效性。

文本分析法： 通过对文本内容的分词、词性标注和情感分析，揭示文章的主题、观点和情感倾向，适用于新闻和评论等领域。用户行为分析法： 通过收集和分析用户的行为数据，如点击、浏览、点赞和评论，以理解用户兴趣和需求，提升个性化推荐的精准度。

通过情感分析，我们可以识别评论或文本片段是正面还是负面。使用真实数据集，如亚马逊Alexa智能家居扬声器的文本评论，我们可以训练模型来预测评论的情绪。为了实现这一点，我们首先导入必要的库，如spaCy、pandas和scikit-learn。然后，我们加载数据集，并使用自定义标记器和清理器进行文本预处理。

关于大数据处理中文分词的步骤，以及大数据中分析处理的常用方法的相关信息分享结束，感谢你的耐心阅读，希望对你有所帮助。