文本分析-使用jieba库进行中文分词和去除停用词（文末送书）

 

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中文分词

        中文分词是将中文文本切分成一系列有意义的词语的过程。中文分词可以用于文本分析、机器翻译、信息检索等领域。传统的中文分词方法主要是基于规则和统计方法，其中规则分词法主要通过定义一些分词规则来分词，如基于汉字的笔画、拼音、部首等规则;而统计分词法则是通过训练大规模中文语料库来自动学习分词规律，并使用这些规律进行分词。随着深度学习技术的发展，基于神经网络的中文分词方法也逐渐得到广泛应用。在中文分词领域上，使用最多的就是jieba库，本次我也将重点介绍jieba库进行中文分词。

jieba是目前最好的Python中文分词组件，它主要有以下3种特性：

• 支持3种分词模式：精确模式、全模式、搜索引擎模式
• 支持繁体字
• 支持自定义词典

jieba.cut和jieba.lcut接受3个参数：

• 需要分词的字符串（unicode或UTF-8字符串、GBK字符串）
• cut_all参数：是否使用全模式，默认值为False
• HMM参数：用来控制是否使用HMM模型，默认值为True

jieba.cut_for_search和jieba.lcut_for_search接受2个参数：

• 需要分词的字符串（unicode或UTF-8字符串、GBK字符串）
• HMM参数：用来控制是否使用HMM模型，默认值为True
   

jieba.cut和jieba.cut_for_search所返回的结果是一个可迭代的generator，可使用for循环来获得分词后得到的每一个词语(unicode)。

jieba.lcut和jieba.lcut_for_search直接返回list结果。

示例：

import jieba
text = '中文分词是将中文文本切分成一系列有意义的词语的过程。'
print(jieba.cut(text))
print(jieba.cut_for_search(text))
print(jieba.lcut(text))
print(jieba.lcut_for_search(text))

运行结果： 

['中文', '分词', '是', '将', '中文', '文本', '切', '分成', '一系列', '有', '意义', '的', '词语', '的', '过程', '。']
['中文', '分词', '是', '将', '中文', '文文', '文本', '切分', '分成', '一系', '一系列', '系列', '列有', '有意', '意义', '的', '词语', '的', '过程', '。']
['中文', '分词', '是', '将', '中文', '文本', '切', '分成', '一系', '系列', '一系列', '有', '意义', '的', '词语', '的', '过程', '。']

['中文', '分词', '是', '将', '中文', '文本', '切', '分成', '一系列', '有', '意义', '的', '词语', '的', '过程', '。']
['中文', '分词', '是', '将', '中文', '文本', '切', '分成', '一系', '系列', '一系列', '有', '意义', '的', '词语', '的', '过程', '。']

 分词默认使用的是精确模式，我们可以通过cut_all参数来改为全模式。如果想使用搜索引擎模式的话，使用jieba.lcut_for_search即可。

示例

import jieba
text = '中文分词是将中文文本切分成一系列有意义的词语的过程。'
print(jieba.lcut(text,cut_all=False)) # 默认精确模式，即cut_all=False
print(jieba.lcut(text,cut_all=True)) # 改为全模式，即cut_all=True
print(jieba.lcut_for_search(text)) # 搜索引擎模式

运行结果： 

['中文', '分词', '是', '将', '中文', '文本', '切', '分成', '一系列', '有', '意义', '的', '词语', '的', '过程', '。']
['中文', '分词', '是', '将', '中文', '文文', '文本', '切分', '分成', '一系', '一系列', '系列', '列有', '有意', '意义', '的', '词语', '的', '过程', '。']
['中文', '分词', '是', '将', '中文', '文本', '切', '分成', '一系', '系列', '一系列', '有', '意义', '的', '词语', '的', '过程', '。']

自定义分词词典 

        很多时候使用jieba分词的结果会不尽人意，它的分词里如果没有该词语，就会将其分开，比如下面的示例：

import jieba
text = '艾派森是创新办主任也是大数据专家'
jieba.lcut(text)

['艾派', '森是', '创新', '办', '主任', '也', '是', '大', '数据', '专家']

可以发现，我们是不想让它把“艾派森”、“创新办”、“大数据”分开的，但是在它的词典里是没有这些新词语的，所以这时候我们需要自定义分词词典进行补充。

方法1：直接定义词典列表

我们可以直接将我们自定义的词语放入一个列表中，然后使用jieba.load_userdict进行应用

b = ['艾派森','创新办','大数据']
jieba.load_userdict(b) # 应用自定义词典列表
jieba.lcut(text)

['艾派森', '是', '创新办', '主任', '也', '是', '大数据', '专家']

方法2：外部文件载入

外部文件的话我们需要创建一个自定义词典txt文件，里面写入自定义词语即可，注意是一行一个词语。然后将该文件的路径传入jieba.load_userdict即可，我这里是代码和文件在同一路径下，所以直接写入文件名即可。

​

# 方法2：外部文件载入
jieba.load_userdict('自定义词典.txt')
jieba.lcut(text)

['艾派森', '是', '创新办', '主任', '也', '是', '大数据', '专家']

方法3：动态增加或删除词语

优点：比添加自定义词典灵活，随用随机。

比如当我们遇到如下情况时：

text2 = '我们中出了一个叛徒'
jieba.lcut(text2)

['我们', '中出', '了', '一个', '叛徒']

可以发现它误解了我们的初始意思，将“中出”作为一个词语进行分开，我们汉语里面哪有这个词语，似乎日语里面有这个词，要么就是csgo里面的口头语“中出”，意思是从中路出了。所以这时候我们将需要“中出”进行删除，然后加入“出了”这个词语。

jieba.del_word('中出')  # 删除单词
jieba.lcut(text2)

['我们', '中', '出', '了', '一个', '叛徒']

可以发现将“中出”删除后，它就不会将中和出进行组合了。 

jieba.add_word('出了')
jieba.lcut(text2)

['我们', '中', '出了', '一个', '叛徒']

当我们添加了“出了”词语后，它就可以将出和了进行组合了，这就符合了我们最初的意思。 

问题：如果我们不想删除“中出”这个词，但是又不想让它合在一起，该怎么办？

 那么我们就需要提高“中”和“出”这两个词的权重，这样就不会在进行组合了。

# 如果我们不想删除“中出”这个词，但是又不想让它合在一起，可以增大它的词频
jieba.add_word('中出')  # 为了演示效果，我们需要回到最初始的样子
jieba.del_word('出了')
print(jieba.lcut(text2))
# 调节词的词频，使其能（或不能）被分词
# tune=True:执行词频调整，默认False不执行
jieba.suggest_freq(('中','出'),tune=True)
print(jieba.lcut(text2))

['我们', '中出', '了', '一个', '叛徒']
['我们', '中', '出', '了', '一个', '叛徒']

可以看出，我们同样实现了前面的效果。

去除停用词 

        去除停用词是一种常用的自然语言处理技术，它可以大大提高文本分类、情感分析、机器翻译等任务的效果。常用的停用词包括数字、时间、标点符号、常见单词等。

在中文分词之后， 就需要进行去除停用词。

首先我们需要准确一个停用词库，这里我建议大家使用哈工大的中文停用词库，比较齐全。如果里面没有你想去除的词语，你也可以再文件里面进行添加，注意还是一行一个词语。这里我们读取停用词库文件，将里面的停用词进行存储，后面做筛选用。

​

with open('停用词库.txt', encoding='utf-8') as f: # 可根据需要打开停用词库，然后加上不想显示的词语
    con = f.readlines()
    stop_words = set() # 集合可以去重
    for i in con:
        i = i.replace("\n", "")   # 去掉读取每一行数据的\n
        stop_words.add(i)
stop_words

 ​

读取完停用词库我们将可以去除停用词了，示例如下： 

text3 = '昨天我吃了一大碗米饭，真的是太好吃了！###@'
result = []
for word in jieba.lcut(text3):
    if word not in stop_words:
        result.append(word)
result

['昨天', '吃', '大碗', '米饭', '，', '真的', '太', '好吃', '！', '###', '@']

可以发现它确实去除了停用词库中的词语，但是还有标点符号等字符没有去除。

所以这里我们还需要使用re正则进行去除字符，只保留中文。

# 去除一些无用的字符只提取出中文出来
import re
new_text = "".join(re.findall('[\u4e00-\u9fa5]+', text3, re.S))
new_text

'昨天我吃了一大碗米饭真的是太好吃了'

可以发现经过这一步处理，我们原来语句中的标点符号等异常字符都去除掉了。此时再进行分词和去停用词就可以算完美了。

result = []
for word in jieba.lcut(new_text):
    if word not in stop_words:
        result.append(word)
result

['昨天', '吃', '大碗', '米饭', '真的', '太', '好吃']

可以看出分词的结果都只有中文了。

如果我们不想保留单词，比如上面的“吃”、“太”，这样的词语没有什么价值，只需要在去重的时候加上过滤条件即可。原理就是判断字的长度是否大于1。

result = []
for word in jieba.lcut(new_text):
    if word not in stop_words and len(word) > 1:
        result.append(word)
result

['昨天', '大碗', '米饭', '真的', '好吃']

综合

        前面我们学习了中文分词、去除停用词、去除标点符号。在实际应用的时候当然还是把这些功能封装为一个函数，即提高效率也提高代码可读性。这里我放出我自己封装的函数供大家参考，可以直接拿去用。

import re
import jieba

def chinese_word_cut(mytext):
    jieba.load_userdict('自定义词典.txt')  # 这里你可以添加jieba库识别不了的网络新词，避免将一些新词拆开
    jieba.initialize()  # 初始化jieba
    # 文本预处理 ：去除一些无用的字符只提取出中文出来
    new_data = re.findall('[\u4e00-\u9fa5]+', mytext, re.S)
    new_data = " ".join(new_data)
    # 文本分词
    seg_list_exact = jieba.lcut(new_data)
    result_list = []
    # 读取停用词库
    with open('停用词库.txt', encoding='utf-8') as f: # 可根据需要打开停用词库，然后加上不想显示的词语
        con = f.readlines()
        stop_words = set()
        for i in con:
            i = i.replace("\n", "")   # 去掉读取每一行数据的\n
            stop_words.add(i)
    # 去除停用词并且去除单字
    for word in seg_list_exact:
        if word not in stop_words and len(word) > 1:
            result_list.append(word)      
    return result_list

封装好之后，我们需要用的时候直接调用即可。

text3 = '昨天我吃了一大碗米饭，真的是太好吃了！###@'
chinese_word_cut(text3)

['昨天', '大碗', '米饭', '真的', '好吃']

案例实战

中文分词是文本分析必须要经历的环节，关于具体案例，我前面写了很多，大家可以学习参考。

基于sklearn实现LDA主题模型（附实战案例）

基于gensim实现word2vec模型（附案例实战）

数据分析案例-文本挖掘与中文文本的统计分析

基于TF-IDF+KMeans聚类算法构建中文文本分类模型（附案例实战）

大数据分析案例-基于朴素贝叶斯算法构建微博谣言检测模型

大数据分析案例-基于逻辑回归算法构建微博评论情感分类模型

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