python中文分词库jieba使用方法详解

站长资源 2024/11/24 佚名

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安装python中文分词库jieba

法1：Anaconda Prompt下输入conda install jieba

法2：Terminal下输入pip3 install jieba

1、分词

1.1、CUT函数简介

cut(sentence, cut_all=False, HMM=True)

返回生成器，遍历生成器即可获得分词的结果

lcut(sentence)

返回分词列表

import jieba
sentence = '我爱自然语言处理'
# 创建【Tokenizer.cut 生成器】对象
generator = jieba.cut(sentence)
# 遍历生成器，打印分词结果
words = '/'.join(generator)
print(words)

打印结果

我/爱/自然语言/处理

import jieba
print(jieba.lcut('我爱南海中学'))

打印结果

[‘我', ‘爱', ‘南海中学']

1.2、分词模式

精确模式：精确地切开

全模式：所有可能的词语都切出，速度快

搜索引擎模式：在精确模式的基础上，对长词再次切分

import jieba
sentence = '订单数据分析'
print('精准模式：', jieba.lcut(sentence))
print('全模式：', jieba.lcut(sentence, cut_all=True))
print('搜索引擎模式：', jieba.lcut_for_search(sentence))

打印结果

精准模式： [‘订单', ‘数据分析']

全模式： [‘订单', ‘订单数', ‘单数', ‘数据', ‘数据分析', ‘分析']

搜索引擎模式： [‘订单', ‘数据', ‘分析', ‘数据分析']

1.3、词性标注

jieba.posseg
import jieba.posseg as jp
sentence = '我爱Python数据分析'
posseg = jp.cut(sentence)
for i in posseg:
 print(i.__dict__)
 # print(i.word, i.flag)

打印结果

{‘word': ‘我', ‘flag': ‘r'}
{‘word': ‘爱', ‘flag': ‘v'}
{‘word': ‘Python', ‘flag': ‘eng'}
{‘word': ‘数据分析', ‘flag': ‘l'}

词性标注表

标注解释标注解释标注解释 a 形容词 mq 数量词 tg 时语素 ad 副形词 n 名词 u 助词 ag 形语素 ng 例：义乳亭 ud 例：得 an 名形词 nr 人名 ug 例：过 b 区别词 nrfg 也是人名 uj 例：的 c 连词 nrt 也是人名 ul 例：了 d 副词 ns 地名 uv 例：地 df 例：不要 nt 机构团体 uz 例：着 dg 副语素 nz 其他专名 v 动词 e 叹词 o 拟声词 vd 副动词 f 方位词 p 介词 vg 动语素 g 语素 q 量词 vi 例：沉溺于等同于 h 前接成分 r 代词 vn 名动词 i 成语 rg 例：兹 vq 例：去浄去过唸过 j 简称略语 rr 人称代词 x 非语素字 k 后接成分 rz 例：这位 y 语气词 l 习用语 s 处所词 z 状态词 m 数词 t 时间词 zg 例：且丗丟

1.4、词语出现的位置

jieba.tokenize(sentence)
import jieba
sentence = '订单数据分析'
generator = jieba.tokenize(sentence)
for position in generator:
 print(position)

打印结果

(‘订单', 0, 2)
(‘数据分析', 2, 6)

2、词典

2.1、默认词典

import jieba, os, pandas as pd
# 词典所在位置
print(jieba.__file__)
jieba_dict = os.path.dirname(jieba.__file__) + r'\dict.txt'
# 读取字典
df = pd.read_table(jieba_dict, sep=' ', header=None)[[0, 2]]
print(df.head())
# 转字典
dt = dict(df.values)
print(dt.get('暨南大学'))

2.2、添词和删词

往词典添词

add_word(word, freq=None, tag=None)

往词典删词，等价于add_word(word, freq=0)

del_word(word)

import jieba
sentence = '天长地久有时尽，此恨绵绵无绝期'
# 添词
jieba.add_word('时尽', 999, 'nz')
print('添加【时尽】：', jieba.lcut(sentence))
# 删词
jieba.del_word('时尽')
print('删除【时尽】：', jieba.lcut(sentence))

打印结果

添加【时尽】： [‘天长地久', ‘有', ‘时尽', ‘，', ‘此恨绵绵', ‘无', ‘绝期']

删除【时尽】： [‘天长地久', ‘有时', ‘尽', ‘，', ‘此恨绵绵', ‘无', ‘绝期']

2.3、自定义词典加载

新建词典，按照格式【单词词频词性】添词，以UTF-8编码保存

使用函数load_userdict加载词典

import os, jieba
# 创建自定义字典
my_dict = 'my_dict.txt'
with open(my_dict, 'w', encoding='utf-8') as f:
 f.write('慕容紫英 9 nr\n云天河 9 nr\n天河剑 9 nz')
# 加载字典进行测试
sentence = '慕容紫英为云天河打造了天河剑'
print('加载前：', jieba.lcut(sentence))
jieba.load_userdict(my_dict)
print('加载后：', jieba.lcut(sentence))
os.remove(my_dict)

打印结果

加载前： [‘慕容', ‘紫英为', ‘云', ‘天河', ‘打造', ‘了', ‘天河', ‘剑']

加载后： [‘慕容紫英', ‘为', ‘云天河', ‘打造', ‘了', ‘天河剑']

2.4、使单词中的字符连接或拆分

suggest_freq(segment, tune=False)

import jieba
sentence = '上穷碧落下黄泉，两处茫茫皆不见'
print('修正前：', ' | '.join(jieba.cut(sentence)))
jieba.suggest_freq(('落', '下'), True)
print('修正后：', ' | '.join(jieba.cut(sentence)))

打印结果

修正前：上穷 | 碧 | 落下 | 黄泉 | ， | 两处 | 茫茫 | 皆 | 不见

修正后：上穷 | 碧落 | 下 | 黄泉 | ， | 两处 | 茫茫 | 皆 | 不见

3、jieba分词原理

基于词典，对句子进行词图扫描，生成所有成词情况所构成的有向无环图（Directed Acyclic Graph）

根据DAG，反向计算最大概率路径（动态规划算法；取对数防止下溢，乘法运算转为加法）

根据路径获取最大概率的分词序列

import jieba
sentence = '中心小学放假'
DAG = jieba.get_DAG(sentence)
print(DAG)
route = {}
jieba.calc(sentence, DAG, route)
print(route)

DAG

{0: [0, 1, 3], 1: [1], 2: [2, 3], 3: [3], 4: [4, 5], 5: [5]}

最大概率路径

{6: (0, 0), 5: (-9.4, 5), 4: (-12.6, 5), 3: (-20.8, 3), 2: (-22.5, 3), 1: (-30.8, 1), 0: (-29.5, 3)}

4、识别【带空格的词】

示例：使Blade Master这类中间有空格的词被识别

import jieba, re
sentence = 'Blade Master疾风刺杀Archmage'
jieba.add_word('Blade Master') # 添词
print('修改前：', jieba.lcut(sentence))
jieba.re_han_default = re.compile('(.+)', re.U) # 修改格式
print('修改后：', jieba.lcut(sentence))

打印结果

修改前： [‘Blade', ' ', ‘Master', ‘疾风', ‘刺杀', ‘Archmage']

修改后： [‘Blade Master', ‘疾风', ‘刺杀', ‘Archmage']

5、其它

5.1、并行分词

运行环境：linux系统

开启并行分词模式，参数n为并发数：jieba.enable_parallel(n)

关闭并行分词模式：jieba.disable_parallel()

5.2、关键词提取

基于TF-IDF：jieba.analyse

基于TextRank：jieba.textrank

import jieba.analyse as ja, jieba
text = '柳梦璃施法破解了狐仙的法术'
jieba.add_word('柳梦璃', tag='nr')
keywords1 = ja.extract_tags(text, allowPOS=('n', 'nr', 'ns', 'nt', 'nz'))
print('基于TF-IDF：', keywords1)
keywords2 = ja.textrank(text, allowPOS=('n', 'nr', 'ns', 'nt', 'nz'))
print('基于TextRank：', keywords2)

打印结果

基于TF-IDF： [‘柳梦璃', ‘狐仙', ‘法术']

基于TextRank： [‘狐仙', ‘柳梦璃', ‘法术']

5.3、修改HMM参数

import jieba
text = '柳梦璃解梦C法'
print(jieba.lcut(text, HMM=False)) # ['柳', '梦', '璃', '解梦', 'C', '法']
print(jieba.lcut(text)) # ['柳梦璃', '解梦', 'C', '法']
jieba.finalseg.emit_P['B']['C'] = -1e-9 # begin
print(jieba.lcut(text)) # ['柳梦璃', '解梦', 'C', '法']
jieba.finalseg.emit_P['M']['梦'] = -100 # middle
print(jieba.lcut(text)) # ['柳', '梦璃', '解梦', 'C', '法']
jieba.finalseg.emit_P['S']['梦'] = -.1 # single
print(jieba.lcut(text)) # ['柳', '梦', '璃', '解梦', 'C', '法']
jieba.finalseg.emit_P['E']['梦'] = -.01 # end
print(jieba.lcut(text)) # ['柳梦', '璃', '解梦', 'C', '法']
jieba.del_word('柳梦') # Force_Split_Words
print(jieba.lcut(text)) # ['柳', '梦', '璃', '解梦', 'C', '法']

[‘柳', ‘梦', ‘璃', ‘解梦', ‘C', ‘法']

[‘柳梦璃', ‘解梦', ‘C', ‘法']

[‘柳', ‘梦璃', ‘解梦', ‘C', ‘法']

[‘柳', ‘梦', ‘璃', ‘解梦', ‘C', ‘法']

[‘柳梦', ‘璃', ‘解梦', ‘C', ‘法']

[‘柳', ‘梦', ‘璃', ‘解梦', ‘C', ‘法']

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