python数据分析------文本挖掘（jieba）

1、import jieba

jieba的cut函数有三个模式：全模式、精准模式、搜索引擎模式

1 精确模式，试图将句子最精确地切开，适合文本分析；
2 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；
3 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。

【jieba.lcut生成list，如  tags = jieba.lcut(text) ，text也要先处理成list。】

例子：全模式：cut_all=True

import jieba
sentence="我喜欢上海东方明珠"
w1=jieba.cut(sentence,cut_all=True)
for item in w1:
    print(item)
 
#结果：
我
喜欢
上海
上海东方
海东
东方
东方明珠
方明
明珠

精准模式：cut_all=False，或者默认情况下

import jieba
sentence="我喜欢上海东方明珠"
w2=jieba.cut(sentence,cut_all=False)
#或者w2=jieba.cut(sentence)
for item in w2:
    print(item)
#结果：
我
喜欢
上海
东方明珠

搜索引擎模式：jieba.cut_for_search()

import jieba
snetence="我喜欢上海东方明珠"
w3=jieba.cut_for_search(sentence)
for item in w3：
    print(item)
#结果

我
喜欢
上海
东方
方明
明珠
东方明珠

2、结巴的词性标注

import jieba.posseg
sentence="我喜欢上海东方明珠"
w4=jieba.posseg.cut(sentence)
#flag为词性，word为词
for item in w4:
    print(item.word+"---"+item.flag)
#结果
我---r
喜欢---v
上海---ns
东方明珠---nr

词性：

3、加载自己创建的词典

比如：我在桌面创建了一个dict.txt。

import jieba.posseg
jieba.load_userdict('C:/user/Desktop/dict.txt')
sentence="Lee_yl学习Python"
w5=jieba.posseg.cut(sentence)
for item in w5:
    print(item)
#结果
Lee_yl/nr
学习/v
Python/eng

加载自己的文件是暂时的，本次加载在内存中，下一次需要再加载。

4、提取关键词【jieba.analyse.extract_tags（字符串，关键词数量)】

import jieba.analyse
sentence="我喜欢上海东方明珠"
w6=jieba.analyse.extract_tags(sentence,3)print(w6)
#结果
['东方明珠', '喜欢', '上海']

5、返回词语的位置

import jieba
w7=jieba.tokenize(sentence,mode="search")
for item in w7:
    print(item)
#结果，0，1，3，5，9表示词的索引位置
('我', 0, 1)
('喜欢', 1, 3)
('上海', 3, 5)
('东方明珠', 5, 9)

6、计算词频（collections.defaultdict）

from collections import defaultdict
s = 'mississippi'
d = defaultdict(int)
for k in s:
    d[k] += 1
 
list(d.items())

结果：[('m', 1), ('i', 4), ('s', 4), ('p', 2)]

这里的defaultdict(function_factory)构建的是一个类似dictionary的对象，其中keys的值，自行确定赋值，但是values的类型，是function_factory的类实例，而且具有默认值。比如default(int)则创建一个类似dictionary对象，里面任何的values都是int的实例，而且就算是一个不存在的key, d[key] 也有一个默认值，这个默认值是int()的默认值0.