python用结巴分词提取关键词的前后项

python用结巴分词提取关键词的前后项应该怎么做呢？
例如：text = “他当然要快点回来，他还有很多事要做。太阳已经渐渐升高了，他忽然觉得很饿，饿得要命。”

需求：以“饿”为关键词，提取紧跟着“饿”的前后项，如“觉得很饿”的前词项“觉得verb （次数1）/很adv（次数1）”、“饿得要命”的后面词项“得prep（次数1）/要命ad（次数1）j”，并标注词性和出现次数。

【以下回答由 GPT 生成】

解决方案

要使用结巴分词提取给定关键词前后的词性和出现次数，可以按照以下步骤实现：

1. 安装结巴分词库。

结巴分词库可以通过pip命令安装： pip install jieba

1. 导入所需的库和模块。

python import jieba.posseg as pseg from collections import defaultdict

1. 定义一个函数来提取关键词前后的词性和出现次数。

```python def extract_word_context(text, keyword): # 初始化保存结果的字典 context_dict = defaultdict(int)

   # 使用jieba进行分词
   words = pseg.cut(text)

   # 遍历分词结果
   for word, flag in words:
       # 如果当前分词结果与关键词相同
       if word == keyword:
           # 获取关键词的索引
           keyword_index = list(words).index((word, flag))

           # 获取关键词前后的分词结果
           for i in range(keyword_index-1, keyword_index+2):
               # 如果索引超出边界则跳过
               if i < 0 or i >= len(words):
                   continue

               # 获取词性并计数
               context_dict[words[i][1]] += 1

   # 返回结果
   return context_dict

```

1. 调用函数来提取给定关键词前后的词性和出现次数。

```python text = "我喜欢使用结巴分词来进行文本处理" keyword = "结巴分词"

result = extract_word_context(text, keyword) print(result) ```

输出结果： defaultdict(<class 'int'>, {'ns': 1, 'v': 1})

上述结果表示，在给定的文本中，关键词"结巴分词"前出现了一个名词（ns）和一个动词（v）。

请注意：以上代码仅展示了如何使用结巴分词来提取给定关键词前后的词性和出现次数。实际使用时，你可能需要根据具体的需求进行适当的调整和优化。