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本篇内容介绍了“怎么使用python中文分词库jieba”的有关知识，在实际案例的操作过程中，不少人都会遇到这样的困境，接下来就让小编带领大家学习一下如何处理这些情况吧！希望大家仔细阅读，能够学有所成！
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法1：Anaconda Prompt下输入conda install jieba
法2：Terminal下输入pip3 install jieba
1.1、CUT函数简介
cut(sentence, cut_all=False, HMM=True)
返回生成器，遍历生成器即可获得分词的结果
lcut(sentence)
返回分词列表
import jiebasentence = '我爱自然语言处理'# 创建【Tokenizer.cut 生成器】对象generator = jieba.cut(sentence)# 遍历生成器，打印分词结果words = '/'.join(generator)print(words)
打印结果
我/爱/自然语言/处理
import jiebaprint(jieba.lcut('我爱南海中学'))
打印结果
[‘我', ‘爱', ‘南海中学']
1.2、分词模式
精确模式：精确地切开
全模式：所有可能的词语都切出，速度快
搜索引擎模式：在精确模式的基础上，对长词再次切分
import jiebasentence = '订单数据分析'print('精准模式：', jieba.lcut(sentence))print('全模式：', jieba.lcut(sentence, cut_all=True))print('搜索引擎模式：', jieba.lcut_for_search(sentence))
打印结果
精准模式： [‘订单', ‘数据分析']
全模式： [‘订单', ‘订单数', ‘单数', ‘数据', ‘数据分析', ‘分析']
搜索引擎模式： [‘订单', ‘数据', ‘分析', ‘数据分析']
1.3、词性标注
jieba.possegimport jieba.posseg as jpsentence = '我爱Python数据分析'posseg = jp.cut(sentence)for i in posseg: print(i.__dict__) # print(i.word, i.flag)
打印结果
{‘word': ‘我', ‘flag': ‘r'}{‘word': ‘爱', ‘flag': ‘v'}{‘word': ‘Python', ‘flag': ‘eng'}{‘word': ‘数据分析', ‘flag': ‘l'}
词性标注表
a形容词mq数量词tg时语素ad副形词n名词u助词ag形语素ng例：义 乳 亭ud例：得an名形词nr人名ug例：过b区别词nrfg也是人名uj例：的c连词nrt也是人名ul例：了d副词ns地名uv例：地df例：不要nt机构团体uz例：着dg副语素nz其他专名v动词e叹词o拟声词vd副动词f方位词p介词vg动语素g语素q量词vi例：沉溺于 等同于h前接成分r代词vn名动词i成语rg例：兹vq例：去浄 去过 唸过j简称略语rr人称代词x非语素字k后接成分rz例：这位y语气词l习用语s处所词z状态词m数词t时间词zg例：且 丗 丟
1.4、词语出现的位置
jieba.tokenize(sentence)import jiebasentence = '订单数据分析'generator = jieba.tokenize(sentence)for position in generator: print(position)
打印结果
(‘订单', 0, 2)(‘数据分析', 2, 6)
2.1、默认词典
import jieba, os, pandas as pd# 词典所在位置print(jieba.__file__)jieba_dict = os.path.dirname(jieba.__file__) + r'\dict.txt'# 读取字典df = pd.read_table(jieba_dict, sep=' ', header=None)[[0, 2]]print(df.head())# 转字典dt = dict(df.values)print(dt.get('暨南大学'))
2.2、添词和删词
往词典添词
add_word(word, freq=None, tag=None)
往词典删词，等价于add_word(word, freq=0)
del_word(word)
import jiebasentence = '天长地久有时尽，此恨绵绵无绝期'# 添词jieba.add_word('时尽', 999, 'nz')print('添加【时尽】：', jieba.lcut(sentence))# 删词jieba.del_word('时尽')print('删除【时尽】：', jieba.lcut(sentence))
打印结果
添加【时尽】： [‘天长地久', ‘有', ‘时尽', ‘，', ‘此恨绵绵', ‘无', ‘绝期']
删除【时尽】： [‘天长地久', ‘有时', ‘尽', ‘，', ‘此恨绵绵', ‘无', ‘绝期']
2.3、自定义词典加载
新建词典，按照格式【单词 词频 词性】添词，以UTF-8编码保存
使用函数load_userdict加载词典
import os, jieba# 创建自定义字典my_dict = 'my_dict.txt'with open(my_dict, 'w', encoding='utf-8') as f: f.write('慕容紫英 9 nr\n云天河 9 nr\n天河剑 9 nz')# 加载字典进行测试sentence = '慕容紫英为云天河打造了天河剑'print('加载前：', jieba.lcut(sentence))jieba.load_userdict(my_dict)print('加载后：', jieba.lcut(sentence))os.remove(my_dict)
打印结果
加载前： [‘慕容', ‘紫英为', ‘云', ‘天河', ‘打造', ‘了', ‘天河', ‘剑']
加载后： [‘慕容紫英', ‘为', ‘云天河', ‘打造', ‘了', ‘天河剑']
2.4、使单词中的字符连接或拆分
suggest_freq(segment, tune=False)
import jiebasentence = '上穷碧落下黄泉，两处茫茫皆不见'print('修正前：', ' | '.join(jieba.cut(sentence)))jieba.suggest_freq(('落', '下'), True)print('修正后：', ' | '.join(jieba.cut(sentence)))
打印结果
修正前： 上穷 | 碧 | 落下 | 黄泉 | ， | 两处 | 茫茫 | 皆 | 不见
修正后： 上穷 | 碧落 | 下 | 黄泉 | ， | 两处 | 茫茫 | 皆 | 不见
基于词典，对句子进行词图扫描，生成所有成词情况所构成的有向无环图（Directed Acyclic Graph）
根据DAG，反向计算最大概率路径（动态规划算法；取对数防止下溢，乘法运算转为加法）
根据路径获取最大概率的分词序列
import jiebasentence = '中心小学放假'DAG = jieba.get_DAG(sentence)print(DAG)route = {}jieba.calc(sentence, DAG, route)print(route)
DAG
{0: [0, 1, 3], 1: [1], 2: [2, 3], 3: [3], 4: [4, 5], 5: [5]}
最大概率路径
{6: (0, 0), 5: (-9.4, 5), 4: (-12.6, 5), 3: (-20.8, 3), 2: (-22.5, 3), 1: (-30.8, 1), 0: (-29.5, 3)}
示例：使Blade Master这类中间有空格的词被识别
import jieba, resentence = 'Blade Master疾风刺杀Archmage'jieba.add_word('Blade Master') # 添词print('修改前：', jieba.lcut(sentence))jieba.re_han_default = re.compile('(.+)', re.U) # 修改格式print('修改后：', jieba.lcut(sentence))
打印结果
修改前： [‘Blade', ' ', ‘Master', ‘疾风', ‘刺杀', ‘Archmage']
修改后： [‘Blade Master', ‘疾风', ‘刺杀', ‘Archmage']
5.1、并行分词
运行环境：linux系统
开启并行分词模式，参数n为并发数：jieba.enable_parallel(n)
关闭并行分词模式：jieba.disable_parallel()
5.2、关键词提取
基于TF-IDF：jieba.analyse
基于TextRank：jieba.textrank
import jieba.analyse as ja, jiebatext = '柳梦璃施法破解了狐仙的法术'jieba.add_word('柳梦璃', tag='nr')keywords1 = ja.extract_tags(text, allowPOS=('n', 'nr', 'ns', 'nt', 'nz'))print('基于TF-IDF：', keywords1)keywords2 = ja.textrank(text, allowPOS=('n', 'nr', 'ns', 'nt', 'nz'))print('基于TextRank：', keywords2)
打印结果
基于TF-IDF： [‘柳梦璃', ‘狐仙', ‘法术']
基于TextRank： [‘狐仙', ‘柳梦璃', ‘法术']
5.3、修改HMM参数
import jiebatext = '柳梦璃解梦C法'print(jieba.lcut(text, HMM=False)) # ['柳', '梦', '璃', '解梦', 'C', '法']print(jieba.lcut(text)) # ['柳梦璃', '解梦', 'C', '法']jieba.finalseg.emit_P['B']['C'] = -1e-9 # beginprint(jieba.lcut(text)) # ['柳梦璃', '解梦', 'C', '法']jieba.finalseg.emit_P['M']['梦'] = -100 # middleprint(jieba.lcut(text)) # ['柳', '梦璃', '解梦', 'C', '法']jieba.finalseg.emit_P['S']['梦'] = -.1 # singleprint(jieba.lcut(text)) # ['柳', '梦', '璃', '解梦', 'C', '法']jieba.finalseg.emit_P['E']['梦'] = -.01 # endprint(jieba.lcut(text)) # ['柳梦', '璃', '解梦', 'C', '法']jieba.del_word('柳梦') # Force_Split_Wordsprint(jieba.lcut(text)) # ['柳', '梦', '璃', '解梦', 'C', '法']
[‘柳', ‘梦', ‘璃', ‘解梦', ‘C', ‘法']
[‘柳梦璃', ‘解梦', ‘C', ‘法']
[‘柳梦璃', ‘解梦', ‘C', ‘法']
[‘柳', ‘梦璃', ‘解梦', ‘C', ‘法']
[‘柳', ‘梦', ‘璃', ‘解梦', ‘C', ‘法']
[‘柳梦', ‘璃', ‘解梦', ‘C', ‘法']
[‘柳', ‘梦', ‘璃', ‘解梦', ‘C', ‘法']
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