python的jieba分词词性标注

jieba分词的词性标注

      在明哥的严厉催促下，我终于注册了我自己的博客，并且这是我写的第一篇博客，写得不好还请大家多多指出，以帮助小弟在编程之路上走得更远。
      好了，废话就不多说了，直接进入主题吧。
      号称“做最好的Python中文分词组件”的jieba分词是python语言的一个中文分词包。它的特点有：
     

1. 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。

2. 支持繁体分词

3. 支持自定义词典

   Python 2.x 下的安装

   • 全自动安装：easy_install jieba 或者 pip install jieba

   • 半自动安装：先下载http://pypi.python.org/pypi/jieba/ ，解压后运行python setup.py install

   • 手动安装：将jieba目录放置于当前目录或者site-packages目录

   • 通过import jieba 来引用 （第一次import时需要构建Trie树，需要几秒时间）

   Python 3.x 下的安装

   • 目前master分支是只支持Python2.x 的

   • Python3.x 版本的分支也已经基本可用： 

     https://github.com/fxsjy/jieba/tree/jieba3k

     git clone https://github.com/fxsjy/jieba.git
     git checkout jieba3k
     python setup.py install
     功能 1)：分词
     jieba.cut方法接受两个输入参数: 1) 第一个参数为需要分词的字符串 2）cut_all参数用来控制是否采用全模式 
     jieba.cut_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，粒度比较细 
      注意：待分词的字符串可以是gbk字符串、utf-8字符串或者unicode 
      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)，也可以用list(jieba.cut(...))转化为list 
     代码示例( 分词 )
     #encoding=utf-8
     import jieba
     
     seg_list = jieba.cut("我来到北京清华大学",cut_all=True)
     print "Full Mode:", "/ ".join(seg_list) #全模式
     
     seg_list = jieba.cut("我来到北京清华大学",cut_all=False)
     print "Default Mode:", "/ ".join(seg_list) #精确模式
     
     seg_list = jieba.cut("他来到了网易杭研大厦") #默认是精确模式
     print ", ".join(seg_list)
     
     seg_list = jieba.cut_for_search("小明硕士毕业于中国科学院计算所，后在日本京都大学深造") #搜索引擎模式
     print ", ".join(seg_list)
      
      Output:
      
     【全模式】: 我/ 来到/ 北京/ 清华/ 清华大学/ 华大/ 大学
     
     【精确模式】: 我/ 来到/ 北京/ 清华大学
     
     【新词识别】：他, 来到, 了, 网易, 杭研, 大厦    (此处，“杭研”并没有在词典中，但是也被Viterbi算法识别出来了)
     
     【搜索引擎模式】： 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, 日本, 京都, 大学, 日本京都大学, 深造
      
      功能 2) ：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： jieba.load_userdict(file_name) # file_name为自定义词典的路径 
      
      
            
      
     词典格式和dict.txt一样，一个词占一行；每一行分三部分，一部分为词语，另一部分为词频，最后为词性（可省略），用空格隔开 
      
      
            
      
     范例： 
      
             
      
              
      
     之前： 李小福 / 是 / 创新 / 办 / 主任 / 也 / 是 / 云 / 计算 / 方面 / 的 / 专家 / 
      
      
              
      
     加载自定义词库后：　李小福 / 是 / 创新办 / 主任 / 也 / 是 / 云计算 / 方面 / 的 / 专家 / 
      
      
              
      
     自定义词典：https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/userdict.txt
      
      
              
      
     用法示例：https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/test_userdict.py
      
      
             
      
            
      
     "通过用户自定义词典来增强歧义纠错能力" --- https://github.com/fxsjy/jieba/issues/14
      
      
           
      功能 3) ：关键词提取
      
           
      
            
      
     jieba.analyse.extract_tags(sentence,topK) #需要先import jieba.analyse 
      
      
            
      
     setence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 
      
      
           
      代码示例 （关键词提取）
      
     https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/extract_tags.py
      
      功能 4) : 词性标注（这是重点）
      
           
      
            
      
     标注句子分词后每个词的词性，采用和ictclas兼容的标记法 
      
      
            
      
     用法示例 
      
     >>> import jieba.posseg as pseg
     >>> words =pseg.cut("我爱北京天安门")
     >>> for w in words:
     ...    print w.word,w.flag
     ...
     我 r
     爱 v
     北京 ns
     天安门 ns
      
      
           
      功能 5) : 并行分词
      
           
      
            
      
     原理：将目标文本按行分隔后，把各行文本分配到多个python进程并行分词，然后归并结果，从而获得分词速度的可观提升 
      
      
            
      
     基于python自带的multiprocessing模块，目前暂不支持windows 
      
      
            
      
     用法： 
      
             
      
              
      
     jieba.enable_parallel(4) # 开启并行分词模式，参数为并行进程数 
      
      
              
      
     jieba.disable_parallel() # 关闭并行分词模式 
      
      
             
      
            
      
     例子： https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/parallel/test_file.py
      
      
            
      
     实验结果：在4核3.4GHz Linux机器上，对金庸全集进行精确分词，获得了1MB/s的速度，是单进程版的3.3倍。 
      
      
           
      
      
      功能 6) : Tokenize：返回词语在原文的起始位置 
      
           
      
            
      
     注意，输入参数只接受unicode 
      
      
            
      
     默认模式 
      
      
           
      
     result = jieba.tokenize(u'永和服装饰品有限公司')
      
     for tk in result:
      
         print "word %s\t\t start: %d \t\t end:%d" % (tk[0],tk[1],tk[2])
      
      
     word 永和                start: 0                end:2
     word 服装                start: 2                end:4
     word 饰品                start: 4                end:6
     word 有限公司            start: 6                end:10
      
           
      
            
      
     搜索模式 
      
      
           
      
     result = jieba.tokenize(u'永和服装饰品有限公司',mode='search')
      
     for tk in result:
      
         print "word %s\t\t start: %d \t\t end:%d" % (tk[0],tk[1],tk[2])
      
      
     word 永和                start: 0                end:2
     word 服装                start: 2                end:4
     word 饰品                start: 4                end:6
     word 有限                start: 6                end:8
     word 公司                start: 8                end:10
     word 有限公司            start: 6                end:10
      
      功能 7) : ChineseAnalyzer for Whoosh搜索引擎 
      
           
      
            
      
     引用： from jieba.analyse import ChineseAnalyzer 
      
      
            
      
     用法示例：https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/test_whoosh.py
     
     
      另附词性标注表如下：
     
      1. 名词 (1个一类，7个二类，5个三类)
      名词分为以下子类：
      n 名词
      nr 人名
      nr1 汉语姓氏
      nr2 汉语名字
      nrj 日语人名
      nrf 音译人名
      ns 地名
      nsf 音译地名
      nt 机构团体名
      nz 其它专名
      nl 名词性惯用语
      ng 名词性语素
      2. 时间词(1个一类，1个二类)
      t 时间词
      tg 时间词性语素
      3. 处所词(1个一类)
      s 处所词
      4. 方位词(1个一类)
      f 方位词
      5. 动词(1个一类，9个二类)
      v 动词
      vd 副动词
      vn 名动词
      vshi 动词“是”
      vyou 动词“有”
      vf 趋向动词
      vx 形式动词
      vi 不及物动词（内动词）
      vl 动词性惯用语
      vg 动词性语素
      6. 形容词(1个一类，4个二类)
      a 形容词
      ad 副形词
      an 名形词
      ag 形容词性语素
      al 形容词性惯用语
      7. 区别词(1个一类，2个二类)
      b 区别词
      bl 区别词性惯用语
      8. 状态词(1个一类)
      z 状态词
      9. 代词(1个一类，4个二类，6个三类)
      r 代词
      rr 人称代词
      rz 指示代词
      rzt 时间指示代词
      rzs 处所指示代词
      rzv 谓词性指示代词
      ry 疑问代词
      ryt 时间疑问代词
      rys 处所疑问代词
      ryv 谓词性疑问代词
      rg 代词性语素
      10. 数词(1个一类，1个二类)
      m 数词
      mq 数量词
      11. 量词(1个一类，2个二类)
      q 量词
      qv 动量词
      qt 时量词
      12. 副词(1个一类)
      d 副词
      13. 介词(1个一类，2个二类)
      p 介词
      pba 介词“把”
      pbei 介词“被”
      14. 连词(1个一类，1个二类)
      c 连词
      cc 并列连词
      15. 助词(1个一类，15个二类)
      u 助词
      uzhe 着
      ule 了 喽
      uguo 过
      ude1 的 底
      ude2 地
      ude3 得
      usuo 所
      udeng 等 等等 云云
      uyy 一样 一般 似的 般
      udh 的话
      uls 来讲 来说 而言 说来
      uzhi 之
      ulian 连 （“连小学生都会”）
      16. 叹词(1个一类)
      e 叹词
      17. 语气词(1个一类)
      y 语气词(delete yg)
      18. 拟声词(1个一类)
      o 拟声词
      19. 前缀(1个一类)
      h 前缀
      20. 后缀(1个一类)
      k 后缀
      21. 字符串(1个一类，2个二类)
      x 字符串
      xx 非语素字
      xu 网址URL
      22. 标点符号(1个一类，16个二类)
      w 标点符号
      wkz 左括号，全角：（ 〔 ［ ｛ 《 【 〖 〈 半角：( [ { <
      wky 右括号，全角：） 〕 ］ ｝ 》 】 〗 〉 半角： ) ] { >
      wyz 左引号，全角：“ ‘ 『
      wyy 右引号，全角：” ’ 』
      wj 句号，全角：。
      ww 问号，全角：？ 半角：?
      wt 叹号，全角：！ 半角：!
      wd 逗号，全角：， 半角：,
      wf 分号，全角：； 半角： ;
      wn 顿号，全角：、
      wm 冒号，全角：： 半角： :
      ws 省略号，全角：…… …
      wp 破折号，全角：—— －－ ——－ 半角：--- ----
      wb 百分号千分号，全角：％ ‰ 半角：%
      wh 单位符号，全角：￥ ＄ ￡ ° ℃ 半角：$
     
     
      由于是第一次写博客，很多还不知道怎么用，就只能写成这样了，还请大家多多包涵。