python 中的jieba分词库

目录

• 1、jieba库安装
• 2、jieba库功能介绍
• 3、案例
  • 3.1、精确模式
  • 3.2、全模式
  • 3.3、搜索引擎模式
  • 3.4、修改词典
  • 3.5、词性标注
  • 3.6、统计三国演义中人物出场的次数

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

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)) 

到此这篇关于python 中的jieba分词库的文章就介绍到这了,更多相关python jieba分词库内容请搜索三水点靠木以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持三水点靠木！