jieba 如何提取较为专业的词汇

jieba 如何提取较为专业的词汇，比如
二次曲面,解析几何,空间,数学等
而不是下面这些比较宽泛的
课程,基本,理论,能力,学生

该回答通过自己思路及引用到GPTᴼᴾᴱᴺᴬᴵ搜索,得到内容具体如下：
jieba是一个基于前缀树的中文分词工具，它可以将中文文本分解成一个一个的词语。但是，由于中文的特殊性，同一个词语可能有很多种不同的表达方式，因此jieba可能无法准确地分辨出一些较为专业的词汇。

为了提取较为专业的词汇，可以使用jieba提供的自定义词典功能。自定义词典可以让你手动添加一些特定的词语，以便jieba在分词时能够更准确地识别它们。
具体操作步骤如下：

创建一个文本文件，例如custom_dict.txt，将需要添加的专业词汇逐行输入，每行一个词汇。例如：
二次曲面
解析几何
空间
数学
使用jieba的load_userdict函数加载自定义词典，代码示例如下：
import jieba

jieba.load_userdict('custom_dict.txt')

对文本进行分词，例如：

text = '这是一门关于二次曲面和解析几何的课程，涉及空间中的数学理论和相关能力的培养。'
words = jieba.cut(text)
print(list(words))

输出结果应该为：

['这是', '一门', '关于', '二次曲面', '和', '解析几何', '的', '课程', '，', '涉及', '空间', '中', '的', '数学', '理论', '和', '相关', '能力', '的', '培养', '。']

可以看到，jieba成功地将二次曲面和解析几何这两个专业词汇分开，并且没有将其与其他词汇拼接起来。

需要注意的是，自定义词典虽然可以提高jieba对专业词汇的识别能力，但也有可能会导致一些误判。因此，在使用自定义词典时，需要谨慎选择词汇，尽量避免添加过多的冗余词汇。

如果以上回答对您有所帮助，点击一下采纳该答案～谢谢

不知道你这个问题是否已经解决, 如果还没有解决的话:

帮你找了个相似的问题, 你可以看下: https://ask.csdn.net/questions/7415674
我还给你找了一篇非常好的博客，你可以看看是否有帮助，链接：jieba 分词用户自定义词典（即不想被分开的词）
除此之外, 这篇博客: 利用jieba分词分析小说二中的 基本概念 部分也许能够解决你的问题, 你可以仔细阅读以下内容或者直接跳转源博客中阅读:
- 语料（Corpus）：一组原始文本的集合，用于无监督地训练文本主题的隐层结构。语料中不需要人工标注的附加信息。在Gensim中，Corpus通常是一个可迭代的对象（比如列表）。每一次迭代返回一个可用于表达文本对象的稀疏向量。
- 向量（Vector）：由一组文本特征构成的列表。是一段文本在Gensim中的内部表达。
- 稀疏向量（SparseVector）：通常，我们可以略去向量中多余的0元素。此时，向量中的每一个元素是一个(key, value)的元组
- 模型（Model）：是一个抽象的术语。定义了两个向量空间的变换（即从文本的一种向量表达变换为另一种向量表达）。
您还可以看一下钱兴会老师的从零开始自然语言处理课程中的 jieba分词介绍小节, 巩固相关知识点

如果你已经解决了该问题, 非常希望你能够分享一下解决方案, 写成博客, 将相关链接放在评论区, 以帮助更多的人 ^-^

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