大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于python 深度学习 分词的问题，于是小编就整理了1个相关介绍python 深度学习 分词的解答，让我们一起看看吧。
如何使用Python绘制分词和词云？
你说的是先分词，后绘制词云吧，这里简单介绍2种分词方法（jieba和snownlp）和2种绘制词云的方法（wordcloud和pyecharts）,实验环境win10+python3.6+pycharm5.0，主要内容如下：
为了更好的说明实验的过程，这里以下面这个test.txt文本为例，对这个文本进行分词和绘制词云，部分内容如下（《白鹿原》的一部分）：
1.jieba+wordcloud组合：jieba是一个专门用于中文分词的包，可以快速的实现分词、标注词性及提取关键词等工作；wordcloud是一个专门用于绘制词云的包，可以快速的绘制出你需要的词云图，下面我简单介绍一下这2个包的安装和使用：
安装jieba和wordcloud，这里直接在cmd窗口输入命令“pip install jieba wordcloud”就行，如下：
测试代码如下，这里先利用jieba进行分词，然后再用wordcloud绘制词云：
程序运行截图如下：
2.snownlp+pyecharts组合：snownlp是一个国人自己开发的中文处理包，基于TextBlob思想，可以快速的分词，实现词性标注等；pyecharts基于echarts，是一个专门用于绘图的可视化包，提供多种类型图形的绘制，其中就有词云，主要基于web页面进行显示，下面我简单介绍一下这2个包的安装和使用：
安装snownlp和pyecharts，这里直接输入命令“pip install snownlp pyecharts”就行，如下：
测试代码如下，这里先利用snownlp进行分词，之后再利用pyecharts进行词云绘制：
程序运行截图如下：
至此，我们就完成了利用python进行分析和词云的绘制。总的来说，整个过程不难，熟悉一下很快就能掌握，网上也有相关资料和教程，感兴趣的可以去搜一下，希望以上分享的内容能对你有所帮助吧。
到此，以上就是小编对于python 深度学习 分词的问题就介绍到这了，希望介绍关于python 深度学习 分词的1点解答对大家有用。