jieba 中文分词介绍及使用

 

目录

 

基本介绍

功能及使用

1. 分词

2. 添加自定义词典

2.1 载入词典

2.2 调整词典

3. 关键词提取

3.1 基于 TF-IDF 算法的关键词抽取

3.2 基于 TextRank 算法的关键词抽取

4. 词性标注

5. 并行分词

6. kenize：返回词语在原文的起止位置

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基本介绍

1. 支持 3 种分词模式
   1）精确模式：将句子最精确的分开，适合文本分析；
   2）全模式：句子中所有可以成词的词语都扫描出来，速度快，不能解决歧义；
   3）搜索引擎模式：在精确的基础上，对长词再次切分，提高召回；​​​​
2. 支持繁体分词
3. 支持自定义词典

功能及使用

1. 分词

• jieba.cut 方法接受三个输入参数: 需要分词的字符串；cut_all 参数用来控制是否采用全模式；HMM 参数用来控制是否使用 HMM 模型；

• ​​jieba.cut_for_search 方法接受两个参数：需要分词的字符串；是否使用 HMM 模型。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；
• ​​​​​待分词的字符串可以是 unicode 或 UTF-8 字符串、GBK 字符串。注意：不建议直接输入 GBK 字符串，可能无法预料地错误解码成 UTF-8；
• 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)，或者用jieba.lcut 以及 jieba.lcut_for_search 直接返回 list；​​​​
• jieba.Tokenizer(dictionary=DEFAULT_DICT) 新建自定义分词器，可用于同时使用不同词典；
• ​​​​​jieba.dt 为默认分词器，所有全局分词相关函数都是该分词器的映射。

代码示例：

# 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))

输出：

【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

2. 添加自定义词典

2.1 载入词典

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；

•  jieba.load_userdict(file_name) # file_name 为文件类对象或自定义词典的路径;
• 词典格式和 dict.txt 一样，一个词占一行；每一行分三部分：词语、词频（可省略）、词性（可省略），用空格隔开，顺序不可颠倒。file_name 若为路径或二进制方式打开的文件，则文件必须为 UTF-8 编码。
• 词频省略时使用自动计算的能保证分出该词的词频。
• 更改分词器（默认为 jieba.dt）的 tmp_dir 和 cache_file 属性，可分别指定缓存文件所在的文件夹及其文件名，用于受限的文件系统。

示例：

userdict.txt
-----------------
云计算 5
李小福 2 nr
创新办 3 i
easy_install 3 eng
好用 300
韩玉赏鉴 3 nz
八一双鹿 3 nz
台中
凱特琳 nz
Edu Trust认证 2000

#encoding=utf-8
from __future__ import print_function, unicode_literals
import sys
sys.path.append("../")
import jieba

import jieba.posseg as pseg

jieba.add_word('石墨烯')
jieba.add_word('凱特琳')
jieba.del_word('自定义词')

test_sent = (
"李小福是创新办主任也是云计算方面的专家; 什么是八一双鹿\n"
"例如我输入一个带“韩玉赏鉴”的标题，在自定义词库中也增加了此词为N类\n"
"「台中」正確應該不會被切開。mac上可分出「石墨烯」；此時又可以分出來凱特琳了。"
)
print("="*40+'before'+"="*40)
words_1 = jieba.cut(test_sent)
print('/'.join(words_1))

print("="*40+'after'+"="*40)

jieba.load_userdict("userdict.txt")
words_2 = jieba.cut(test_sent)
print('/'.join(words_2))

输出：

========================================before========================================
李小福/是/创新办/主任/也/是/云计算/方面/的/专家/;/ /什么/是/八一双鹿/
/例如/我/输入/一个/带/“/韩玉赏鉴/”/的/标题/，/在/自定义/词库/中/也/增加/了/此/词为/N/类/
/「/台中/」/正確/應該/不會/被/切開/。/mac/上/可/分出/「/石墨烯/」/；/此時/又/可以/分出/來/凱特琳/了/。
========================================after========================================
李小福/是/创新办/主任/也/是/云计算/方面/的/专家/;/ /什么/是/八一双鹿/
/例如/我/输入/一个/带/“/韩玉赏鉴/”/的/标题/，/在/自定义/词库/中/也/增加/了/此/词为/N/类/
/「/台中/」/正確/應該/不會/被/切開/。/mac/上/可/分出/「/石墨烯/」/；/此時/又/可以/分出/來/凱特琳/了/。

2.2 调整词典

• 使用 add_word(word, freq=None, tag=None) 和 del_word(word) 可在程序中动态修改词典。

• 使用 suggest_freq(segment, tune=True) 可调节单个词语的词频，使其能（或不能）被分出来。

• 注意：自动计算的词频在使用 HMM 新词发现功能时可能无效。

示例：

>>> print('/'.join(jieba.cut('如果放到post中将出错。', HMM=False)))
如果/放到/post/中将/出错/。
>>> jieba.suggest_freq(('中', '将'), True)
494
>>> print('/'.join(jieba.cut('如果放到post中将出错。', HMM=False)))
如果/放到/post/中/将/出错/。
>>> print('/'.join(jieba.cut('「台中」正确应该不会被切开', HMM=False)))
「/台/中/」/正确/应该/不会/被/切开
>>> jieba.suggest_freq('台中', True)
69
>>> print('/'.join(jieba.cut('「台中」正确应该不会被切开', HMM=False)))
「/台中/」/正确/应该/不会/被/切开

3. 关键词提取

3.1 基于 TF-IDF 算法的关键词抽取

• import jieba.analyse
• jieba.analyse.extract_tags(sentence,topK=20,withWeight=False,allowPOS=())

  sentence 为待提取的文本
  topK 为返回几个 TF/IDF 权重最大的关键词，默认值为 20
  withWeight 为是否一并返回关键词权重值，默认值为 False
  allowPOS 仅包括指定词性的词，默认值为空，即不筛选

• jieba.analyse.TFIDF(idf_path=None) 新建 TFIDF 实例，idf_path 为 IDF 频率文件；

tf-idf：在词袋方法基础上的一种简单扩展，它表示词频 - 逆文档频率。

bow(w, d) = 单词 w 在文档 d 中出现的次数
tf-idf(w, d) = bow(w, d) * N / ( 单词 w 出现在其中的文档数量 )

示例：

import jieba.analyse

print('关键词提取 TF-IDF')
print('-'*40)

s = "此外，公司拟对全资子公司吉林欧亚置业有限公司增资4.3亿元，增资后，吉林欧亚置业注册资本由7000万元增加到5亿元。吉林欧亚置业主要经营范围为房地产开发及百货零售等业务。目前在建吉林欧亚城市商业综合体项目。2013年，实现营业收入0万元，实现净利润-139.13万元。"
for x, w in jieba.analyse.extract_tags(s, withWeight=True):
    print('%s %s' % (x, w))

输出：

关键词提取 TF-IDF
----------------------------------------
欧亚 0.7300142700289363
吉林 0.659038184373617
置业 0.4887134522112766
万元 0.3392722481859574
增资 0.33582401985234045
4.3 0.25435675538085106
7000 0.25435675538085106
2013 0.25435675538085106
139.13 0.25435675538085106
实现 0.19900979900382978
综合体 0.19480309624702127
经营范围 0.19389757253595744
亿元 0.1914421623587234
在建 0.17541884768425534
全资 0.17180164988510638
注册资本 0.1712441526
百货 0.16734460041382979
零售 0.1475057117057447
子公司 0.14596045237787234
营业 0.13920178509021275

• 关键词提取所使用逆向文件频率（IDF）文本语料库可以切换成自定义语料库的路径
  用法： jieba.analyse.set_idf_path(file_name) # file_name为自定义语料库的路径
• 关键词提取所使用停止词（Stop Words）文本语料库可以切换成自定义语料库的路径
  用法： jieba.analyse.set_stop_words(file_name)  # file_name为自定义语料库的路径
• 关键词一并返回关键词权重值示例

3.2 基于 TextRank 算法的关键词抽取

• jieba.analyse.textrank(sentence,topK=20,withWeight=False,allowPOS=('ns','n','vn','v')) 直接使用，接口相同，注意默认过滤词性。
• jieba.analyse.TextRank() 新建自定义 TextRank 实例
• 算法论文：TextRank: Bringing Order into Texts 

• 基本思想:
  将待抽取关键词的文本进行分词；
  以固定窗口大小(默认为5，通过span属性调整)，词之间的共现关系，构建图；
  计算图中节点的PageRank，注意是无向带权图；

示例：

import jieba.analyse
print('关键词提取 TextRank')
print('-'*40)
s = "此外，公司拟对全资子公司吉林欧亚置业有限公司增资4.3亿元，增资后，吉林欧亚置业注册资本由7000万元增加到5亿元。吉林欧亚置业主要经营范围为房地产开发及百货零售等业务。目前在建吉林欧亚城市商业综合体项目。2013年，实现营业收入0万元，实现净利润-139.13万元。"
for x, w in jieba.analyse.textrank(s, withWeight=True):
    print('%s %s' % (x, w))

输出：

关键词提取 TextRank
----------------------------------------
吉林 1.0
欧亚 0.9966893354178172
置业 0.6434360313092776
实现 0.5898606692859626
收入 0.43677859947991454
增资 0.4099900531283276
子公司 0.35678295947672795
城市 0.34971383667403655
商业 0.34817220716026936
业务 0.3092230992619838
在建 0.3077929164033088
营业 0.3035777049319588
全资 0.303540981053475
综合体 0.29580869172394825
注册资本 0.29000519464085045
有限公司 0.2807830798576574
零售 0.27883620861218145
百货 0.2781657628445476
开发 0.2693488779295851
经营范围 0.2642762173558316

4. 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 分词器。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。

示例：

>>> import jieba.posseg as pseg
>>> words = pseg.cut("我爱北京天安门")
>>> for word, flag in words:
...    print('%s %s' % (word, flag))
...
我 r
爱 v
北京 ns
天安门 ns

这里列出以上的词性标注规范，其他见：https://blog.csdn.net/qq_35164554/article/details/90205175

词性编码	词性名称	注解
r	代词	取英语代词 pronoun的第2个字母,因p已用于介词。
v	动词	取英语动词 verb的第一个字母。
ns	地名	名词代码 n和处所词代码s并在一起。

 

 

 

 

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：
  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
• 注意：并行分词仅支持默认分词器 jieba.dt 和 jieba.posseg.dt。

6. kenize：返回词语在原文的起止位置

• 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

 

 

 

 

参考链接：https://github.com/fxsjy/jieba