老铁们，大家好，相信还有很多朋友对于分词工具和百度分词工具的相关问题不太懂，没关系，今天就由我来为大家分享分享分词工具以及百度分词工具的问题，文章篇幅可能偏长，希望可以帮助到大家，下面一起来看看吧！
电脑怎么打出分词
操作如下：
操作工具：电脑
操作系统：win7
1、打开你的电脑，点击输入法。
2、点击S图标的输入法。
3、点击可以输入文字的电脑，点击搜索。
4、先输入第一个拼音，然后按【“】，那么即可分词。
5、继续输入第二个拼音，那么这时分词了，回车即可输入文字。
电脑的用途：
1、数值计算
计算机广泛地应用于科学和工程技术方面的计算，这是计算机应用的一个基本方面，比较熟悉的。如：人造卫星轨迹计算，导弹发射的各项参数的计算，房屋抗震强度的计算等。
2、数据处理
用计算机对数据及时地加以记录、整理和计算，加工成人们所要求的形式，称为数据处理。数据处理与数值计算相比较，它的主要特点是原始数据多，处理量大，时间性强，但计算公式并不复杂。在计算机应用普及的今天，计算机已经不再只是进行科学计算的工具，计算机更多地应用在数据处理方面。
3、自动控制
自动控制也是计算机应用的一个重要方面。在生产过程中，采用计算机进行自动控制，可以大大提高产品的数量和质量，提高劳动生产率，改善人们工作条件，节省原材料的消耗，降低生产成本等。
4、辅助设计
计算机辅助设计（简称CAD）是借助计算机进行设计的一项实用技术，采用计算机辅助设计过程实现自动化或半自动化，不仅可以大大缩短设计周期，加速产品的更新换代，降低生产成本，节省人力物力，而且对保证产品有重要作用。
部分常用分词工具使用整理
以下分词工具均能在Python环境中直接调用（排名不分先后）。
1、jieba（结巴分词）免费使用
2、HanLP（汉语言处理包）免费使用
3、SnowNLP（中文的类库）免费使用
4、FoolNLTK（中文处理工具包）免费使用
5、Jiagu（甲骨NLP）免费使用
6、pyltp（哈工大语言云）商用需要付费
7、THULAC（清华中文词法分析工具包）商用需要付费
8、NLPIR（汉语分词系统）付费使用
1、jieba（结巴分词）
“结巴”中文分词：做最好的 Python中文分词组件。
项目Github地址：jieba
安装：
pip install jieba
使用：
import jieba
jieba.initialize()
text='化妆和服装'
words= jieba.cut(text)
words= list(words)
print(words)
2、HanLP（汉语言处理包）
HanLP是一系列模型与算法组成的NLP工具包，由大快搜索主导并完全开源，目标是普及自然语言处理在生产环境中的应用。HanLP具备功能完善、性能高效、架构清晰、语料时新、可自定义的特点。
项目Github地址：pyhanlp
安装：
pip install pyhanlp
使用：
import pyhanlp
text='化妆和服装'
words=[]
for term in pyhanlp.HanLP.segment(text):
words.append(term.word)
print(words)
3、SnowNLP（中文的类库）
SnowNLP是一个python写的类库，可以方便的处理中文文本内容，是受到了TextBlob的启发而写的，由于现在大部分的自然语言处理库基本都是针对英文的，于是写了一个方便处理中文的类库，并且和TextBlob不同的是，这里没有用NLTK，所有的算法都是自己实现的，并且自带了一些训练好的字典。
项目Github地址：snownlp
安装：
pip install snownlp
使用：
import snownlp
text='化妆和服装'
words= snownlp.SnowNLP(text).words
print(words)
4、FoolNLTK（中文处理工具包）
可能不是最快的开源中文分词，但很可能是最准的开源中文分词。
项目Github地址：FoolNLTK
安装：
pip install foolnltk
使用：
import fool
text='化妆和服装'
words= fool.cut(text)
print(words)
5、Jiagu（甲骨NLP）
基于BiLSTM模型，使用大规模语料训练而成。将提供中文分词、词性标注、命名实体识别、关键词抽取、文本摘要、新词发现等常用自然语言处理功能。参考了各大工具优缺点制作，将Jiagu回馈给大家。
项目Github地址：jiagu
安装：
pip3 install jiagu
使用：
import jiagu
jiagu.init()
text='化妆和服装'
words= jiagu.seg(text)
print(words)
6、pyltp（哈工大语言云）
pyltp是 LTP的 Python封装，提供了分词，词性标注，命名实体识别，依存句法分析，语义角色标注的功能。
项目Github地址：pyltp，3.4模型下载链接：网盘
安装：
pip install pyltp
使用：
import pyltp
segmentor= pyltp.Segmentor()
segmentor.load('model/ltp_data_v3.4.0/cws.model')#模型放置的路径
text='化妆和服装'
words= segmentor.segment(text)
words= list(words)
print(words)
7、THULAC（清华中文词法分析工具包）
THULAC（THU Lexical Analyzer for Chinese）由清华大学自然语言处理与社会人文计算实验室研制推出的一套中文词法分析工具包，具有中文分词和词性标注功能。
项目Github地址：THULAC-Python
安装：
pip install thulac
使用：
import thulac
thu= thulac.thulac(seg_only=True)
text='化妆和服装'
words= thu.cut(text, text=True).split()
print(words)
NLPIR（汉语分词系统）
主要功能包括中文分词；英文分词；词性标注；命名实体识别；新词识别；关键词提取；支持用户专业词典与微博分析。NLPIR系统支持多种编码、多种操作系统、多种开发语言与平台。
项目Github地址：pynlpir
安装：
pip install pynlpir
下载证书覆盖到安装目录，NLPIR.user例如安装目录：/usr/lib64/python3.4/site-packages/pynlpir/Data
使用：
import pynlpir
pynlpir.open()
text='化妆和服装'
words= pynlpir.segment(text, pos_tagging=False)
print(words)
pynlpir.close()
干货|史上最全中文分词工具整理
本文将详细介绍史上最全中文分词工具的比较分析。首先，让我们来看看主要的中文分词服务接口。
在准确率评测部分，THULAC与LTP-3.2.0、ICTCLAS(2015版)、jieba(C++版)等国内知名分词软件进行了性能对比。测试基于Windows环境，采用国际汉语分词测评标准，包括速度和准确率，其中数据来自The Second International Chinese Word Segmentation Bakeoff。THULAC在Intel Core i5 2.4 GHz的评测中表现优异，具体结果见评测结果1。此外，还对大数据处理速度进行了测试，如CNKI_journal.txt（51 MB）。
分词准确度的量化测试涉及新闻、微博、汽车论坛和餐饮点评等多种数据，通过去除标点，人工标注并使用SIGHAN评分脚本进行比较。具体测试数据和处理方法请参考附录。四类数据的对比为评估不同分词系统提供了全面视角。
在付费价格方面，阿里云、腾讯云和玻森中文等提供了不同的定价方案，包括免费额度和付费价格，详情见相应部分。开源工具如HanLP、jieba、盘古分词等也有各自的开源资源。
此外，本文还列举了多个高校工具、商业服务以及各大云服务提供商的NLP产品，如FudanNLP、LTP、THULAC、NLPIR等，以及测试数据集如SIGHAN Bakeoff 2005和人民日报数据，用于评估工具的准确性与速度。