本篇內(nèi)容介紹了“怎么使用python中文分詞庫jieba”的有關(guān)知識，在實際案例的操作過程中，不少人都會遇到這樣的困境，接下來就讓小編帶領(lǐng)大家學(xué)習(xí)一下如何處理這些情況吧！希望大家仔細閱讀，能夠?qū)W有所成！

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安裝python中文分詞庫jieba

法1：Anaconda Prompt下輸入conda install jieba

法2：Terminal下輸入pip3 install jieba

1、分詞

1.1、CUT函數(shù)簡介

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

返回生成器，遍歷生成器即可獲得分詞的結(jié)果

lcut(sentence)

返回分詞列表

import jiebasentence = '我愛自然語言處理'# 創(chuàng)建【Tokenizer.cut 生成器】對象generator = jieba.cut(sentence)# 遍歷生成器，打印分詞結(jié)果words = '/'.join(generator)print(words)

打印結(jié)果

我/愛/自然語言/處理

import jiebaprint(jieba.lcut('我愛南海中學(xué)'))

打印結(jié)果

[‘我', ‘愛', ‘南海中學(xué)']

1.2、分詞模式

精確模式：精確地切開

全模式：所有可能的詞語都切出，速度快

搜索引擎模式：在精確模式的基礎(chǔ)上，對長詞再次切分

import jiebasentence = '訂單數(shù)據(jù)分析'print('精準模式：', 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))

打印結(jié)果

精準模式： [‘訂單', ‘?dāng)?shù)據(jù)分析']

全模式： [‘訂單', ‘訂單數(shù)', ‘單數(shù)', ‘?dāng)?shù)據(jù)', ‘?dāng)?shù)據(jù)分析', ‘分析']

搜索引擎模式： [‘訂單', ‘?dāng)?shù)據(jù)', ‘分析', ‘?dāng)?shù)據(jù)分析']

1.3、詞性標(biāo)注

jieba.possegimport jieba.posseg as jpsentence = '我愛Python數(shù)據(jù)分析'posseg = jp.cut(sentence)for i in posseg: print(i.__dict__) # print(i.word, i.flag)

打印結(jié)果

{‘word': ‘我', ‘flag': ‘r'}{‘word': ‘愛', ‘flag': ‘v'}{‘word': ‘Python', ‘flag': ‘eng'}{‘word': ‘?dāng)?shù)據(jù)分析', ‘flag': ‘l'}

詞性標(biāo)注表

a形容詞mq數(shù)量詞tg時語素ad副形詞n名詞u助詞ag形語素ng例：義 乳 亭ud例：得an名形詞nr人名ug例：過b區(qū)別詞nrfg也是人名uj例：的c連詞nrt也是人名ul例：了d副詞ns地名uv例：地df例：不要nt機構(gòu)團體uz例：著dg副語素nz其他專名v動詞e嘆詞o擬聲詞vd副動詞f方位詞p介詞vg動語素g語素q量詞vi例：沉溺于 等同于h前接成分r代詞vn名動詞i成語rg例：茲vq例：去浄 去過 唸過j簡稱略語rr人稱代詞x非語素字k后接成分rz例：這位y語氣詞l習(xí)用語s處所詞z狀態(tài)詞m數(shù)詞t時間詞zg例：且 丗 丟

1.4、詞語出現(xiàn)的位置

jieba.tokenize(sentence)import jiebasentence = '訂單數(shù)據(jù)分析'generator = jieba.tokenize(sentence)for position in generator: print(position)

打印結(jié)果

(‘訂單', 0, 2)(‘?dāng)?shù)據(jù)分析', 2, 6)

2、詞典

2.1、默認詞典

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

2.2、添詞和刪詞

往詞典添詞

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

往詞典刪詞，等價于add_word(word, freq=0)

del_word(word)

import jiebasentence = '天長地久有時盡，此恨綿綿無絕期'# 添詞jieba.add_word('時盡', 999, 'nz')print('添加【時盡】：', jieba.lcut(sentence))# 刪詞jieba.del_word('時盡')print('刪除【時盡】：', jieba.lcut(sentence))

打印結(jié)果

添加【時盡】： [‘天長地久', ‘有', ‘時盡', ‘，', ‘此恨綿綿', ‘無', ‘絕期']

刪除【時盡】： [‘天長地久', ‘有時', ‘盡', ‘，', ‘此恨綿綿', ‘無', ‘絕期']

2.3、自定義詞典加載

新建詞典，按照格式【單詞 詞頻 詞性】添詞，以UTF-8編碼保存

使用函數(shù)load_userdict加載詞典

import os, jieba# 創(chuàng)建自定義字典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天河劍 9 nz')# 加載字典進行測試sentence = '慕容紫英為云天河打造了天河劍'print('加載前：', jieba.lcut(sentence))jieba.load_userdict(my_dict)print('加載后：', jieba.lcut(sentence))os.remove(my_dict)

打印結(jié)果

加載前： [‘慕容', ‘紫英為', ‘云', ‘天河', ‘打造', ‘了', ‘天河', ‘劍']

加載后： [‘慕容紫英', ‘為', ‘云天河', ‘打造', ‘了', ‘天河劍']

2.4、使單詞中的字符連接或拆分

suggest_freq(segment, tune=False)

import jiebasentence = '上窮碧落下黃泉，兩處茫茫皆不見'print('修正前：', ' | '.join(jieba.cut(sentence)))jieba.suggest_freq(('落', '下'), True)print('修正后：', ' | '.join(jieba.cut(sentence)))

打印結(jié)果

修正前： 上窮 | 碧 | 落下 | 黃泉 | ， | 兩處 | 茫茫 | 皆 | 不見

修正后： 上窮 | 碧落 | 下 | 黃泉 | ， | 兩處 | 茫茫 | 皆 | 不見

3、jieba分詞原理

基于詞典，對句子進行詞圖掃描，生成所有成詞情況所構(gòu)成的有向無環(huán)圖（Directed Acyclic Graph）

根據(jù)DAG，反向計算最大概率路徑（動態(tài)規(guī)劃算法；取對數(shù)防止下溢，乘法運算轉(zhuǎn)為加法）

根據(jù)路徑獲取最大概率的分詞序列

import jiebasentence = '中心小學(xué)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]}

最大概率路徑

{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、識別【帶空格的詞】

示例：使Blade Master這類中間有空格的詞被識別

import jieba, resentence = 'Blade Master疾風(fēng)刺殺Archmage'jieba.add_word('Blade Master') # 添詞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))

打印結(jié)果

修改前： [‘Blade', ' ', ‘Master', ‘疾風(fēng)', ‘刺殺', ‘Archmage']

修改后： [‘Blade Master', ‘疾風(fēng)', ‘刺殺', ‘Archmage']

5、其它

5.1、并行分詞

運行環(huán)境：linux系統(tǒng)

開啟并行分詞模式，參數(shù)n為并發(fā)數(shù)：jieba.enable_parallel(n)

關(guān)閉并行分詞模式：jieba.disable_parallel()

5.2、關(guān)鍵詞提取

基于TF-IDF：jieba.analyse

基于TextRank：jieba.textrank

import jieba.analyse as ja, jiebatext = '柳夢璃施法破解了狐仙的法術(shù)'jieba.add_word('柳夢璃', 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)

打印結(jié)果

基于TF-IDF： [‘柳夢璃', ‘狐仙', ‘法術(shù)']

基于TextRank： [‘狐仙', ‘柳夢璃', ‘法術(shù)']

5.3、修改HMM參數(shù)

import jiebatext = '柳夢璃解夢C法'print(jieba.lcut(text, HMM=False)) # ['柳', '夢', '璃', '解夢', 'C', '法']print(jieba.lcut(text)) # ['柳夢璃', '解夢', 'C', '法']jieba.finalseg.emit_P['B']['C'] = -1e-9 # beginprint(jieba.lcut(text)) # ['柳夢璃', '解夢', 'C', '法']jieba.finalseg.emit_P['M']['夢'] = -100 # middleprint(jieba.lcut(text)) # ['柳', '夢璃', '解夢', 'C', '法']jieba.finalseg.emit_P['S']['夢'] = -.1 # singleprint(jieba.lcut(text)) # ['柳', '夢', '璃', '解夢', 'C', '法']jieba.finalseg.emit_P['E']['夢'] = -.01 # endprint(jieba.lcut(text)) # ['柳夢', '璃', '解夢', 'C', '法']jieba.del_word('柳夢') # Force_Split_Wordsprint(jieba.lcut(text)) # ['柳', '夢', '璃', '解夢', 'C', '法']

print

[‘柳', ‘夢', ‘璃', ‘解夢', ‘C', ‘法']

[‘柳夢璃', ‘解夢', ‘C', ‘法']

[‘柳夢璃', ‘解夢', ‘C', ‘法']

[‘柳', ‘夢璃', ‘解夢', ‘C', ‘法']

[‘柳', ‘夢', ‘璃', ‘解夢', ‘C', ‘法']

[‘柳夢', ‘璃', ‘解夢', ‘C', ‘法']

[‘柳', ‘夢', ‘璃', ‘解夢', ‘C', ‘法']

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