说明
1、Spacy语言模型包含一些强大的文本分析功能，如词性标记和命名实体识别。
2、导入spacy相关模块后，需要加载中文处理包。然后阅读小说数据，nlp处理天龙八部小说，包括单词分割、定量、单词标记、语法分析、命名实体识别、符号/分离小说。最后，通过is_stop函数判断单词中的单词是否无效。删除无效单词后，将结果写入txt文件。
实例
importspacy
importpandasaspd
importtime
fromspacy.lang.zh.stop_wordsimportSTOP_WORDS
nlp=spacy.load('zh_core_web_sm')
deffenci_stopwords(data,newdata1):
fenci=[]
qc_stopwords=[]
article=pd.read_table(data,encoding="utf-8")
start1=time.time()
withopen(newdata1，'w',encoding='utf-8')asf1:
foriinarticle["天龙八部"]:#分词
doc=nlp(i)
result1='/'.join([t.textfortindoc])
fenci.append(result1)
forjinfenci:#去除停用词
words=nlp.vocab[j]
ifwords.is_stop==False:
qc_stopwords.append(j)
result2='/'.join(qc_stopwords)
f1.write(result2)
end1=time.time()
returnend1-start1以上是Python用Spacy分词的方法，希望对大家有所帮助。更多Python学习指导：python基础教程
本文教程操作环境：windows7系统Python 3.9.1，DELL G3电脑。