一：前言
和拉丁语系不同，亚洲语言是不用空格分开每个有意义的词的。而当我们进行自然语言处理的时候，大部分情况下，词汇是我们对句子和文章理解的基础，因此需要一个工具去把完整的文本中分解成粒度更细的词。
jieba就是这样一个非常好用的中文工具，是以分词起家的，但是功能比分词要强大很多。
二：基本分词函数与用法
jieba.cut 以及 jieba.cut_for_search 返回的结构都是一个可迭代的 generator，可以使用 for 循环来获得分词后得到的每一个词语(unicode)
jieba.cut 方法接受三个输入参数:
- 需要分词的字符串
- cut_all 参数用来控制是否采用全模式
- HMM 参数用来控制是否使用 HMM 模型
jieba.cut_for_search 方法接受两个参数
- 需要分词的字符串
- 是否使用 HMM 模型。
该方法适合用于搜索引擎构建倒排索引的分词，粒度比较细
import jieba list0 = jieba.cut(‘小明硕士毕业于中国科学院计算所，后在哈佛大学深造‘, cut_all=True) print(‘全模式‘, list(list0)) # [‘小‘, ‘明‘, ‘硕士‘, ‘毕业‘, ‘于‘, ‘中国‘, ‘中国科学院‘, ‘科学‘, ‘科学院‘, ‘学院‘, ‘计算‘, ‘计算所‘, ‘‘, ‘‘, ‘后‘, ‘在‘, ‘哈佛‘, ‘哈佛大学‘, ‘大学‘, ‘深造‘] list1 = jieba.cut(‘小明硕士毕业于中国科学院计算所，后在哈佛大学深造‘, cut_all=False) print(‘精准模式‘, list(list1)) # [‘小明‘, ‘硕士‘, ‘毕业‘, ‘于‘, ‘中国科学院‘, ‘计算所‘, ‘，‘, ‘后‘, ‘在‘, ‘哈佛大学‘, ‘深造‘] list2 = jieba.cut_for_search(‘小明硕士毕业于中国科学院计算所，后在哈佛大学深造‘) print(‘搜索引擎模式‘, list(list2)) # [‘小明‘, ‘硕士‘, ‘毕业‘, ‘于‘, ‘中国‘, ‘科学‘, ‘学院‘, ‘科学院‘, ‘中国科学院‘, ‘计算‘, ‘计算所‘, ‘，‘, ‘后‘, ‘在‘, ‘哈佛‘, ‘大学‘, ‘哈佛大学‘, ‘深造‘]
添加用户自定义词典
很多时候我们需要针对自己的场景进行分词，会有一些领域内的专有词汇。
- 1.可以用jieba.load_userdict(file_name)加载用户字典
- 2.少量的词汇可以自己用下面方法手动添加：
- 用 add_word(word, freq=None, tag=None) 和 del_word(word) 在程序中动态修改词典
- 用 suggest_freq(segment, tune=True) 可调节单个词语的词频，使其能（或不能）被分出来。
加载用户词典方式：
# 未加载用户词典时 st1=jieba.cut(‘王蒋小明在加州理工大学上学‘) # [‘王‘, ‘蒋小明‘, ‘在‘, ‘加州‘, ‘理工大学‘, ‘上学‘] print(list(st1)) # 加载用户词典时 # jieba自带的库一般在python都为site-packages\jieba\dict.txt jieba.load_userdict(‘d.txt‘) # 词典格式和dict.txt一样，一词一行，每行分三个部分（用空格隔开），词语 词频（可省） 词性（可省） # 顺序不可颠倒，若filename为路径或二进制方式打开，则需为UTF-8 # 定义： 王蒋小明 加州理工大学 在d.txt中 st2=jieba.cut(‘王蒋小明在加州理工大学上学‘) # [‘王蒋小明‘, ‘在‘, ‘加州理工大学‘, ‘上学‘] print(list(st2))
调节词频
a=jieba.cut(‘在考试中将有监控‘) print(list(a)) # [‘在‘, ‘考试‘, ‘中将‘, ‘有‘, ‘监控‘] jieba.suggest_freq((‘中‘,‘将‘),True) # 通过调节词频，让中和将都被划出来 b=jieba.cut(‘在考试中将有监控‘) print(list(b)) # [‘在‘, ‘考试‘, ‘中‘, ‘将‘, ‘有‘, ‘监控‘]
关键词提取：
基于 TF-IDF 算法的关键词抽取
import jieba.analyse
- jieba.analyse.extract_tags(sentence, topK=20, withWeight=False, allowPOS=())
- sentence 为待提取的文本
- topK 为返回几个 TF/IDF 权重最大的关键词，默认值为 20
- withWeight 为是否一并返回关键词权重值，默认值为 False
- allowPOS 仅包括指定词性的词，默认值为空，即不筛选
import jieba.analyse as analyse lines = open(‘西游记.txt‘,‘r‘,encoding=‘utf8‘).read() # 西游记.txt为整本西游记小说 lists0=analyse.extract_tags(lines, topK=20, withWeight=False, allowPOS=()) print(list(lists0)) # 抽出整本小说的关键字 # [‘行者‘, ‘八戒‘, ‘师父‘, ‘三藏‘, ‘唐僧‘, ‘大圣‘, ‘沙僧‘, ‘妖精‘, ‘菩萨‘, ‘和尚‘, ‘那怪‘, ‘那里‘, ‘长老‘, ‘呆子‘, ‘徒弟‘, ‘怎么‘, ‘不知‘, ‘老孙‘, ‘国王‘, ‘一个‘]
关于TF-IDF 算法的关键词抽取补充
-
关键词提取所使用逆向文件频率（IDF）文本语料库可以切换成自定义语料库的路径
-
关键词一并返回关键词权重值示例
词性标注
- jieba.posseg.POSTokenizer(tokenizer=None) 新建自定义分词器，tokenizer 参数可指定内部使用的 jieba.Tokenizer 分词器。jieba.posseg.dt 为默认词性标注分词器。
- 标注句子分词后每个词的词性，采用和 ictclas 兼容的标记法。
- 具体的词性对照表
import jieba.posseg as pseg words = pseg.cut("我爱我的祖国") for word, flag in words: print(‘%s %s‘ % (word, flag)) # 我 r # 爱 v # 我 r # 的 uj # 祖国 n
Tokenize：返回词语在原文的起止位置
注意，输入参数只接受 unicode
print("默认模式的tokenize") result = jieba.tokenize(u‘自然语言处理非常有用‘) for tk in result: print("%s\t\t start: %d \t\t end:%d" % (tk[0], tk[1], tk[2])) print("\n==================================================\n") print("搜索模式的tokenize") result = jieba.tokenize(u‘自然语言处理非常有用‘, mode=‘search‘) for tk in result: print("%s\t\t start: %d \t\t end:%d" % (tk[0], tk[1], tk[2])) """ 默认模式的tokenize 自然语言 start: 0 end:4 处理 start: 4 end:6 非常 start: 6 end:8 有用 start: 8 end:10 ================================================== 这是搜索模式的tokenize 自然 start: 0 end:2 语言 start: 2 end:4 自然语言 start: 0 end:4 处理 start: 4 end:6 非常 start: 6 end:8 有用 start: 8 end:10 """
