Python结巴中文分词笔记

jieba库基本介绍

jieba库概述

Jieba是一个流行的中文分词库，它能够将中文文本切分成词语，并对每个词语进行词性标注。中文分词是自然语言处理的重要步骤之一，它对于文本挖掘、信息检索、情感分析等任务具有重要意义。

jieba分词的原理

jieba分词的原理是基于统计和规则的混合分词方法。它使用了基于前缀词典的最大正向匹配算法，以及基于HMM（隐马尔可夫模型）的Viterbi算法。

jieba库的安装

要使用jieba库，可以通过以下命令进行安装：

pip install jieba

jieba库使用说明

分词的三种模式

jieba分词库提供了三种分词模式：精确模式、全模式和搜索引擎模式。

• 精确模式（jieba.lcut()）：将文本精确地切分成词语，返回一个列表。
• 全模式（jieba.lcut()）：将文本中所有可能的词语都切分出来，返回一个列表。
• 搜索引擎模式（jieba.lcut_for_search()）：在全模式的基础上，对长词再次切分，返回一个列表。

使用的常用函数

以下是jieba库常用的函数：

函数名	描述
jieba.cut(sentence)	对输入的文本进行分词，返回一个可迭代的生成器。
jieba.cut_for_search(sentence)	在分词时对长词进行切分，返回一个可迭代的生成器。
jieba.lcut(sentence)	对输入的文本进行分词，返回一个列表。
jieba.lcut_for_search(sentence)	在分词时对长词进行切分，返回一个列表。
jieba.add_word(word, freq=None, tag=None)	向分词词典中添加新词。
jieba.del_word(word)	从分词词典中删除词语。
jieba.load_userdict(file_name)	加载用户自定义词典。
jieba.enable_parallel(num=None)	启用并行分词模式。
jieba.disable_parallel()	关闭并行分词模式。
jieba.enable_paddle()	启用基于深度学习的分词模式。

实例——英文文本解析和中文文本解析

英文文本解析

下面是使用jieba库对英文文本进行解析的示例代码：

import jieba

# 英文文本
text = "Hello world, this is a test."

# 分词
words = jieba.lcut(text)

# 输出结果
print(words)

在上述代码中，我们首先导入jieba库，然后定义一个英文文本。接下来，我们使用jieba.lcut()函数对文本进行分词，并将分词结果存储在一个列表中。最后，我们打印分词结果。
运行结果：

中文文本解析

下面是使用jieba库对中文文本进行解析的示例代码：

import jieba

# 中文文本
text = "我喜欢用Python进行数据分析和文本挖掘。"

# 分词
words = jieba.lcut(text)

# 输出结果
print(words)

在上述代码中，我们同样导入jieba库，并定义一个中文文本。然后，我们使用jieba.lcut()函数对文本进行分词，并将结果存储在一个列表中。最后，我们打印分词结果。
运行结果：

总结

通过本篇笔记，我们了解了jieba库的作用、分词原理以及常用方法和函数。jieba库是一个强大的中文分词工具，能够帮助我们对中文文本进行有效的处理和分析。

无论是英文文本还是中文文本，使用jieba库都能方便地进行分词处理。你可以根据实际需求，选择合适的分词模式和函数进行文本解析。

希望本篇笔记对你学习和理解jieba库的使用有所帮助！

参考资料:

• Jieba官方文档: https://github.com/fxsjy/jieba