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                        /Python數(shù)據(jù)預處理（二）- 清洗文本數(shù)據(jù)

NLP 分詞NLPTokenizer運行報錯，其他的正常

print("-"*30+"NLP分詞"+"-"*30)
NLPTokenizer?=?JClass('com.hankcs.hanlp.tokenizer.NLPTokenizer')
print(NLPTokenizer.segment(testCases))

求解

慕仙9501834

2019-07-17

源自：Python數(shù)據(jù)預處理（二）- 清洗文本數(shù)據(jù) 2-3

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伏草惟存
2019-07-26

你可以借助jiagu或者jieba分詞，性能都差不多。

0 回復有任何疑惑可以回復我~

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