jieba详细使用说明

jieba

“结巴”中文分词：做最好的 Python 中文分词组件

"Jieba" (Chinese for "to stutter") Chinese text segmentation: built to be the best Python Chinese word segmentation module.

· Scroll down for English documentation.

特点

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

· MIT 授权协议

在线演示

http://jiebademo.ap01.aws.af.cm/

(Powered by Appfog)

网站代码：https://github.com/fxsjy/jiebademo

安装说明

代码对 Python 2/3 均兼容

· 全自动安装：easy_install jieba 或者 pip install jieba / pip3 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

算法

· 基于前缀词典实现高效的词图扫描，生成句子中汉字所有可能成词情况所构成的有向无环图 (DAG)

· 采用了动态规划查找最大概率路径, 找出基于词频的最大切分组合

· 对于未登录词，采用了基于汉字成词能力的 HMM 模型，使用了 Viterbi 算法

主要功能

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-8import 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

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

· 用法： 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。

例如：

创新办 3 i

云计算 5

凱特琳 nz

台中

· 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。

· 范例：

· 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

· 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 /

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。

· 代码示例：

>>> 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

· "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

3. 关键词提取

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

代码示例（关键词提取）

https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/extract_tags.py

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

· 自定义语料库示例：https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/extra_dict/idf.txt.big

· 用法示例：https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/extract_tags_idfpath.py

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

· 自定义语料库示例：https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/extra_dict/stop_words.txt

· 用法示例：https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/extract_tags_stop_words.py

关键词一并返回关键词权重值示例

· 用法示例：https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/extract_tags_with_weight.py

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:

00001. 将待抽取关键词的文本进行分词

00002. 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

00003. 计算图中节点的PageRank，注意是无向带权图

使用示例:

见 test/demo.py

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。

· 用法示例

>>> 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

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。

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

6. Tokenize：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 tkin 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 tkin 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

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

· 

8. 命令行分词

使用示例：python -m jieba news.txt > cut_result.txt

命令行选项（翻译）：

使用: python -m jieba [options] filename

结巴命令行界面。

固定参数:

  filename              输入文件

可选参数:

  -h, --help            显示此帮助信息并退出

  -d [DELIM], --delimiter [DELIM]

                        使用 DELIM 分隔词语，而不是用默认的' / '。

                        若不指定 DELIM，则使用一个空格分隔。

  -p [DELIM], --pos [DELIM]

                        启用词性标注；如果指定 DELIM，词语和词性之间

                        用它分隔，否则用 _ 分隔

  -D DICT, --dict DICT  使用 DICT 代替默认词典

  -u USER_DICT, --user-dict USER_DICT

                        使用 USER_DICT 作为附加词典，与默认词典或自定义词典配合使用

  -a, --cut-all         全模式分词（不支持词性标注）

  -n, --no-hmm          不使用隐含马尔可夫模型

  -q, --quiet           不输出载入信息到 STDERR

  -V, --version         显示版本信息并退出

 

如果没有指定文件名，则使用标准输入。

--help 选项输出：

$> python -m jieba --help

Jieba command line interface.

 

positional arguments:

  filename              input file

 

optional arguments:

  -h, --help            show this help message and exit

  -d [DELIM], --delimiter [DELIM]

                        use DELIM instead of ' / ' for word delimiter; or a

                        space if it is used without DELIM

  -p [DELIM], --pos [DELIM]

                        enable POS tagging; if DELIM is specified, use DELIM

                        instead of '_' for POS delimiter

  -D DICT, --dict DICT  use DICT as dictionary

  -u USER_DICT, --user-dict USER_DICT

                        use USER_DICT together with the default dictionary or

                        DICT (if specified)

  -a, --cut-all         full pattern cutting (ignored with POS tagging)

  -n, --no-hmm          don't use the Hidden Markov Model

  -q, --quiet           don't print loading messages to stderr

  -V, --version         show program's version number and exit

 

If no filename specified, use STDIN instead.

延迟加载机制

jieba 采用延迟加载，import jieba 和 jieba.Tokenizer() 不会立即触发词典的加载，一旦有必要才开始加载词典构建前缀字典。如果你想手工初始 jieba，也可以手动初始化。

import jieba

jieba.initialize()  # 手动初始化（可选）

在 0.28 之前的版本是不能指定主词典的路径的，有了延迟加载机制后，你可以改变主词典的路径:

jieba.set_dictionary('data/dict.txt.big')

例子： https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/test_change_dictpath.py

其他词典

00001. 

占用内存较小的词典文件 https://github.com/fxsjy/jieba/raw/master/extra_dict/dict.txt.small

00002. 

00003. 

支持繁体分词更好的词典文件 https://github.com/fxsjy/jieba/raw/master/extra_dict/dict.txt.big

00004. 

下载你所需要的词典，然后覆盖 jieba/dict.txt 即可；或者用 jieba.set_dictionary('data/dict.txt.big')

其他语言实现

结巴分词 Java 版本

作者：piaolingxue 地址：https://github.com/huaban/jieba-analysis

结巴分词 C++ 版本

作者：yanyiwu 地址：https://github.com/yanyiwu/cppjieba

结巴分词 Node.js 版本

作者：yanyiwu 地址：https://github.com/yanyiwu/nodejieba

结巴分词 Erlang 版本

作者：falood 地址：https://github.com/falood/exjieba

结巴分词 R 版本

作者：qinwf 地址：https://github.com/qinwf/jiebaR

结巴分词 iOS 版本

作者：yanyiwu 地址：https://github.com/yanyiwu/iosjieba

结巴分词 PHP 版本

作者：fukuball 地址：https://github.com/fukuball/jieba-php

结巴分词 .NET(C#) 版本

作者：anderscui 地址：https://github.com/anderscui/jieba.NET/

结巴分词 Go 版本

· 作者: wangbin 地址: https://github.com/wangbin/jiebago

· 作者: yanyiwu 地址: https://github.com/yanyiwu/gojieba

系统集成

00001. Solr: https://github.com/sing1ee/jieba-solr

分词速度

· 1.5 MB / Second in Full Mode

· 400 KB / Second in Default Mode

· 测试环境: Intel(R) Core(TM) i7-2600 CPU @ 3.4GHz；《围城》.txt

常见问题

1. 模型的数据是如何生成的？

详见： https://github.com/fxsjy/jieba/issues/7

2. “台中”总是被切成“台 中”？（以及类似情况）

P(台中) ＜ P(台)×P(中)，“台中”词频不够导致其成词概率较低

解决方法：强制调高词频

jieba.add_word('台中') 或者 jieba.suggest_freq('台中', True)

3. “今天天气 不错”应该被切成“今天 天气 不错”？（以及类似情况）

解决方法：强制调低词频

jieba.suggest_freq(('今天', '天气'), True)

或者直接删除该词 jieba.del_word('今天天气')

4. 切出了词典中没有的词语，效果不理想？

解决方法：关闭新词发现

jieba.cut('丰田太省了', HMM=False) jieba.cut('我们中出了一个叛徒', HMM=False)

更多问题请点击：https://github.com/fxsjy/jieba/issues?sort=updated&state=closed

修订历史

https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/Changelog