python 中的jieba分词库

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.analysesentence 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 jiebalist1 = 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 jiebatext = \"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 psegwords = 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  jiebatxt = 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continueelse:counts[word] = counts.get(word, 0) + 1    # 遍历所有词语，每出现一次其对应的值加 1items = 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 jiebaexcludes = {\"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:continueelif 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 = wordcounts[rword] = counts.get(rword,0) + 1for 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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