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']
print
[‘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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