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

    • 用法: jieba.analyse.set_idf_path(file_name) # file_name为自定义语料库的路径

    • 关键词提取所使用停止词(Stop Words)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
"""

jieba中文处理的更多相关文章

  1. jieba中文分词

      jieba中文分词¶   中文与拉丁语言不同,不是以空格分开每个有意义的词,在我们处理自然语言处理的时候,大部分情况下,词汇是对句子和文章的理解基础.因此需要一个工具去把完整的中文分解成词. ji ...

  2. python安装Jieba中文分词组件并测试

    python安装Jieba中文分词组件 1.下载http://pypi.python.org/pypi/jieba/ 2.解压到解压到python目录下: 3.“win+R”进入cmd:依次输入如下代 ...

  3. jieba中文分词源码分析(四)

    一.未登录词问题在jieba中文分词的第一节曾提到未登录词问题 中文分词的难点 分词规范,词的定义还不明确 (<统计自然语言处理>宗成庆)歧义切分问题,交集型切分问题,多义组合型切分歧义等 ...

  4. jieba中文分词的.NET版本:jieba.NET

    简介 平时经常用Python写些小程序.在做文本分析相关的事情时免不了进行中文分词,于是就遇到了用Python实现的结巴中文分词.jieba使用起来非常简单,同时分词的结果也令人印象深刻,有兴趣的可以 ...

  5. jieba中文分词(python)

    问题小结 1.安装 需要用到python,根据python2.7选择适当的安装包.先下载http://pypi.python.org/pypi/jieba/ ,解压后运行python setup.py ...

  6. .net 的一个分词系统(jieba中文分词的.NET版本:jieba.NET)

    简介 平时经常用Python写些小程序.在做文本分析相关的事情时免不了进行中文分词,于是就遇到了用Python实现的结巴中文分词.jieba使用起来非常简单,同时分词的结果也令人印象深刻,有兴趣的可以 ...

  7. Python分词模块推荐:jieba中文分词

    一.结巴中文分词采用的算法 基于Trie树结构实现高效的词图扫描,生成句子中汉字所有可能成词情况所构成的有向无环图(DAG)采用了动态规划查找最大概率路径, 找出基于词频的最大切分组合对于未登录词,采 ...

  8. NLP自然语言处理 jieba中文分词,关键词提取,词性标注,并行分词,起止位置,文本挖掘,NLP WordEmbedding的概念和实现

    1. NLP 走近自然语言处理 概念 Natural Language Processing/Understanding,自然语言处理/理解 日常对话.办公写作.上网浏览 希望机器能像人一样去理解,以 ...

  9. (转)jieba中文分词的.NET版本:jieba.NET

    简介 平时经常用Python写些小程序.在做文本分析相关的事情时免不了进行中文分词,于是就遇到了用Python实现的结巴中文分词.jieba使用起来非常简单,同时分词的结果也令人印象深刻,有兴趣的可以 ...

  10. 1.3 jieba中文处理+安装

    第一次接触这个工具,是在研一上学期的一门课里.由于要做课程设计论文,我当时选择做中文分词处理,自然而然就接触到这个工具了. 但是呢,由于研究生研究方向与NLP无关,也就没有深入的研究过. 现在由于工作 ...

随机推荐

  1. Idea中一个服务按多个端口同时启动

    1.勾选并行启动 2.-Dserver.port=9018

  2. 15-MySQL DBA笔记-运维管理

    第15章 运维管理 随着各种技术的快速发展,现今的DBA可以比以前的DBA维护多得多的数据库实例.DBA已经越来越像一个资源的管理者,而不是简单的操作步骤执行人.本章将为读者介绍规模化运维之道.首先, ...

  3. Linux 命令集锦

    linux 一切从根开始,一切皆文件~ 让我们从一些命令开始了解吧 基本命令 man  command:manual:查看命令帮助手册 ls:list:查看当前文件夹下的内容 -a 查看所有内容,包含 ...

  4. VBA教程(一)

    VBA代表Visual Basic for Applications,它是一个来自Microsoft的事件驱动的编程语言. 现在它主要用于Microsoft Office应用程序,如MSExcel,M ...

  5. 【算法】php实现排序(一)

    选择排序方式:先让第一位与其他位比较大小找到最小的数字,然后是第二位与除第一位的其他位比较大小找出第二位,依此类推 $arr = [2,45,12,67,33,5,23,132,46]; for ($ ...

  6. ztree在onCheck()方法中防止因触发联动关系导致页面多次渲染而卡死的问题

    这几天在项目中遇到了要使用树形选择框, 而且要求比较复杂,具体叙述如下: 首先是有个选择框,左边选择是适用的商品,右边显示已经选择的商品.也就是说,左边每次勾选操作,都要触发一个事件去刷新右边的页面, ...

  7. 在网页中添加google搜索

    网页中插入谷歌搜索,至于怎么上谷歌,后面有时间会更,推荐百度 <form method="GET" action="http://www.google.com.hk ...

  8. SAP官方提供的人脸识别API

    https://api.sap.com/api/face_detection_api/resource 准备一张克里斯蒂亚诺 - 罗纳尔多的图片: 点击Choose File按钮,加载这些图片,然后点 ...

  9. [LeetCode] 283. Move Zeroes ☆(移动0到最后)

    描述 给定一个数组nums,写一个函数,将数组中所有的0挪到数组的末尾,维持其他所有非0元素的相对位置. 举例: nums = [0, 1, 0, 3, 12], 函数运行后结果为[1, 3, 12, ...

  10. FPGA学习笔记——点亮LED

    软件平台:win7(64bit) + Quartus II 9.1 (64-Bit) 硬件平台:东理电子Easy-FPGA Cyclone II EP2C5T114C8N 这个开发板买了很长时间了,买 ...