自然处理NLP 应用涉及知识图谱,机器翻译,语音识别,聊天机器人等等等,但是涉及NLP第一步并不是去学习使用所谓的RNN,LSTM去进行建模。而是最基础的文本处理。正如在机器学习中,我们的基本功是数据预处理,数据清洗等工作一样,自然语言处理的基本功就是文本处理。这篇博客会介绍中文分词jieba,后续会介绍NLTK(英文处理库),gensim(主题模型,word2vec),以及word2vec,隐马尔科夫链,LDA原理介绍和RNN,CNN原理及在自然语言处理中的简单应用。(python)
jieba分词是开源的中文分词库,虽然效果不一定是最好的,但是使用的人比较多。
github地址:https://github.com/whtsky/jieba/.
本文将我们使用Jieba主要功能讲述了下,主要是jieba Github的搬运工,详情可以参考源码
安装:pip install jieba
/ pip3 install jieba 直接安装即可
jieba主要功能:
一:对中文文档进行分词。
使用jieba.cut/jieba.lcut/jieba.cut_for_search
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 listjieba.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。# encoding=utf-8
import jieba
seg_list = jieba.cut("我来到北京清华大学", cut_all=True) #cut返回的为迭代器,而jieba.lcut返回的为分词后的列表
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))
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。>>> 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
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。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。