python 中的jieba分词库

这篇文章主要介绍了python中的jieba分词库，jieba 库是优秀的中文分词第三方库，中文文本需要通过分词获得单个的词语，下面文章的的详细内容,需要的朋友可以参考一下

1、jieba库安装

管理员身份运行cmd窗口输入命令：pip install jieba

2、jieba库功能介绍

特征：
支持三种分词模式：
精确模式：试图将句子最精确地切开，适合文本分析
全模式：把句子中所有的可以成词的词语都扫描出来, 速度非常快，但是不能解决歧义
搜索引擎模式：在精确模式的基础上，对长词再次切分，提高召回率，适合用于搜索引擎分词

支持繁体分词
支持自定义词典

分词功能：

jieba.cut 和 jieba.lcut 方法接受两个传入参数：

第一个参数为需要分词的字符串
cut_all参数用来控制是否采用全模式

lcut 将返回的对象转化为 list 对象返回

jieba.cut_for_search 和 jieba.lcut_for_search 方法接受一个参数

需要分词的字符串

该方法适合用于搜索引擎构建倒排索引的分词，颗粒度较细
jieba.lcut_for_search 方法返回列表类型

添加自定义词典：

开发者可以指定自己自定义的词典，以便包含jieba词库里没有的词。虽然jieba有新词识别能力，但是自行添加新词可以保证更高的正确率

用法：

使用自定义词典文件：

jieba.load_userdict(file_name) # file_name 是自定义词典的路径

使用jieba在程序中动态修改词典：

jieba.add_word(new_words) # new_words 是想要添加的新词

jieba.del_word(words) # 删除words

关键词提取：

jieba.analyse.extract_tags(sentence,topK) #需要先import jieba.analyse

sentence 为待提取的文本

topK 为返回几个TF/IDF权重最大的关键词，默认是20

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

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

3、案例

3.1、精确模式

 import jieba list1 = jieba.lcut("中华人民共和国是一个伟大的国家") print(list1) print("精确模式："+"/".join(list1))

3.2、全模式

 list2 = jieba.lcut("中华人民共和国是一个伟大的国家",cut_all = True) print(list2,end=",") print("全模式："+"/".join(list2))

3.3、搜索引擎模式

 list3 = jieba.lcut_for_search("中华人民共和国是一个伟大的国家") print(list3) print("搜索引擎模式："+"  ".join(list3))

3.4、修改词典

 import jieba text = "中信建投投资公司了一款游戏，中信也投资了一个游戏公司" word = jieba.lcut(text) print(word) # 添加词 jieba.add_word("中信建投") jieba.add_word("投资公司") word1 = jieba.lcut(text) print(word1) # 删除词 jieba.del_word("中信建投") word2 = jieba.lcut(text) print(word2)

3.5、词性标注

 import jieba.posseg as pseg words = pseg.cut("我爱北京天安门") for i in words: print(i.word,i.flag)

3.6、统计三国演义中人物出场的次数

三演义文本下载：

 import  jieba txt = open("文件路径", "r", encoding='utf-8').read()    # 打开并读取文件 words = jieba.lcut(txt)     # 使用精确模式对文本进行分词 counts = {}     # 通过键值对的形式存储词语及其出现的次数 for word in words: if  len(word) == 1:    # 单个词语不计算在内 continue else: counts[word] = counts.get(word, 0) + 1    # 遍历所有词语，每出现一次其对应的值加 1 items = list(counts.items())     #将键值对转换成列表 items.sort(key=lambda x: x[1], reverse=True)    # 根据词语出现的次数进行从大到小排序 for i in range(15): word, count = items[i] print("{0:<10}{1:>5}".format(word, count))

 import jieba excludes = {"将军","却说","荆州","二人","不可","不能","如此","如何"} txt = open("三国演义.txt", "r", encoding='utf-8').read() words  = jieba.lcut(txt) counts = {} for word in words: if len(word) == 1: continue elif word == "诸葛亮" or word == "孔明曰": rword = "孔明" elif word == "关公" or word == "云长": rword = "关羽" elif word == "玄德" or word == "玄德曰": rword = "刘备" elif word == "孟德" or word == "丞相": rword = "曹操" else: rword = word counts[rword] = counts.get(rword,0) + 1 for i in excludes: del counts[i] items = list(counts.items()) items.sort(key=lambda x:x[1], reverse=True) for i in range(10): word, count = items[i] print ("{0:<10}{1:>5}".format(word, count))

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