jieba 分詞使用入門

1. 介紹

jieba 是目前最好的 python 中文分詞元件，它主要有以下 3 種特性：

import
jieba
import
jieba.posseg as pseg 
import jieba.analyse as anls

2. 分詞

可使用jieba.cut和jieba.cut_for_search方法進行分詞，兩者所返回的結構都是乙個可迭代的 generator，可使用 for 迴圈來獲得分詞後得到的每乙個詞語（unicode），或者直接使用jieba.lcut以及jieba.lcut_for_search直接返回 list。其中：

jieba.cut_for_search和jieba.lcut_for_search接受 2 個引數：

2.1 全模式和精確模式

#
全模式seg_list = jieba.cut("
他來到上海交通大學
", cut_all=true)
print("
【全模式】：
" + "
/ ".join(seg_list))

#
精確模式
seg_list = jieba.cut("
他來到上海交通大學
", cut_all=false)
print("
【精確模式】：
" + "
/ ".join(seg_list))

2.2 搜尋引擎模式

#
搜尋引擎模式
seg_list = jieba.cut_for_search("
他畢業於上海交通大學機電系，後來在一機部上海電器科學研究所工作
") 
print("
【搜尋引擎模式】：
" + "
/ ".join(seg_list))

2.3 hmm模型

hmm 模型，即隱馬爾可夫模型（hidden markov model, hmm），是一種基於概率的統計分析模型，用來描述乙個系統隱性狀態的轉移和隱性狀態的表現概率。在 jieba 中，對於未登入到詞庫的詞，使用了基於漢字成詞能力的 hmm 模型和 viterbi 演算法，其大致原理是：

#
未啟用 hmm
seg_list = jieba.cut("
他來到了網易杭研大廈
", hmm=false) #
預設精確模式和啟用 hmm
print("
【未啟用 hmm】：
" + "/ "
.join(seg_list)) 
【未啟用 hmm】：他/ 來到/ 了/ 網易/ 杭/ 研/大廈
#識別新詞
seg_list = jieba.cut("
他來到了網易杭研大廈
") #
預設精確模式和啟用 hmm
print("
【識別新詞】：
" + "/ "
.join(seg_list)) 
【識別新詞】：他/ 來到/ 了/ 網易/ 杭研/ 大廈

3 新增自定義字典

3.1 載入字典

使用jieba.load_userdict(file_name)即可載入詞典。

#
示例文字
sample_text = "
周大福是創新辦主任也是雲計算方面的專家"#
未載入詞典
print("
【未載入詞典】：
" + '/ '
.join(jieba.cut(sample_text)))
【未載入詞典】：周大福/ 是/ 創新/ 辦/ 主任/ 也/ 是/ 雲/ 計算/ 方面/ 的/專家
#載入詞典
jieba.load_userdict("
userdict.txt")
#載入詞典後
print("
【載入詞典後】：
" + '/ '
.join(jieba.cut(sample_text)))
【載入詞典後】：周大福/ 是/ 創新辦/ 主任/ 也/ 是/ 雲計算/ 方面/ 的/ 專家

3.2 調整字典

使用add_word(word, freq=none, tag=none)和del_word(word)可在程式中動態修改詞典。

jieba.add_word('
石墨烯') #
增加自定義詞語
jieba.add_word('
凱特琳', freq=42, tag='
nz') #
設定詞頻和詞性 
jieba.del_word('
自定義詞
') #
刪除自定義詞語

使用suggest_freq(segment, tune=true)可調節單個詞語的詞頻，使其能（或不能）被分出來。

#
調節詞頻前
print("
【調節詞頻前】：
" + '
/'.join(jieba.cut('
如果放到post中將出錯。
', hmm=false)))

4.2 基於text-rank

4.3 自定義語料庫

5 詞性標註

jieba.posseg.postokenizer(tokenizer=none)新建自定義分詞器，tokenizer引數可指定內部使用的jieba.tokenizer分詞器。jieba.posseg.dt為預設詞性標註分詞器。

words = pseg.cut("
他改變了中國")
for word, flag in
words:
print(" "
.format(word, flag))
他 r改變 v
了 ul
中國 ns

6 並行分詞

將目標文字按行分隔後，把各行文字分配到多個 python 程序並行分詞，然後歸併結果，從而獲得分詞速度的可觀提公升。用法：

7 返回文字原始的位置

使用jieba.tokenize方法可以返回詞語在原文的起止位置。

result = jieba.tokenize(u'
上海益民食品一廠****')
print("
【普通模式】")
for tk in
result:
print("
word: \t\t start: \t\t end: 
".format(tk[0],tk[1],tk[2]))

jieba 分詞使用入門

NLP 使用jieba分詞

jieba分詞使用記錄

jieba 利用jieba分詞

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