[Python] 基于 jieba 的中文分词总结

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目录

 

模块安装

 

pip install jieba

 

jieba分词器支持4种分词模式:

 

 

1. 精确模式该模式会试图将句子最精确地切分开，适合在文本分析时使用。

 

1. 全模式该模式会将句子中所有可以成词的词语都扫描出来，速度也非常快，缺点是不能解决歧义问题，有歧义的词语也会被扫描出来。

 

1. 搜索引擎模式该模式会在精确模式的基础上对长词语再进行切分，将更短的词切分出来。在搜索引擎中，要求输入词语的一部分也能检索到整个词语相关的文档，所以该模式适用于搜索引擎分词。

 

1. Paddle模式该模式利用PaddlePaddle深度学习框架，训练序列标注网络模型实现分词，同时支持词性标注。

 

1. 该模式在4.0及以上版本的jieba分词器中才能使用。使用该模式需要安装PaddlePaddle模块，安装命令为“

pip install paddlepaddle

1. ”。

 

 

开源代码

 

https://github.com/fxsjy/jieba

 

基本用法

 

>>> import jieba
>>> str1 = '我来到了成都的西南交通大学犀浦校区，发现这儿真不错'
>>> seg_list = jieba.cut(str1, cut_all=True)
>>> print('全模式分词结果：' + '/'.join(seg_list))
全模式分词结果：我/来到/了/成都/的/西南/交通/大学/犀/浦/校区/，/发现/这儿/真不/真不错/不错
>>> seg_list = jieba.cut(str1, cut_all=False)
>>> print('精确模式分词结果：' + '/'.join(seg_list))
精确模式分词结果：我/来到/了/成都/的/西南/交通/大学/犀浦/校区/，/发现/这儿/真不错

 

启用Paddle

 

这里有个坑，首先不能用最新的python版本，我从3.9.1降到了3.8.7才可以。

 

另外安装后使用一直报错，最终发现需要 Microsoft Visible C++ 2017 Redistributable 及其以上版本支持 。

 

import jieba
import paddle
str1 = '我来到了成都的西南交通大学犀浦校区，发现这儿真不错'
paddle.enable_static()
jieba.enable_paddle()
seg_list = jieba.cut(str1, use_paddle=True)
print('Paddle模式分词结果：' + '/'.join(seg_list))
输出：
Paddle模式分词结果：我/来到/了/成都/的/西南交通大学犀浦校区，/发现/这儿/真不错

 

词性标注

 

import jieba
import paddle
# 词性标注分词器
import jieba.posseg as pseg
str1 = '我来到了成都的西南交通大学犀浦校区，发现这儿真不错'
paddle.enable_static()
jieba.enable_paddle()
words = pseg.cut(str1,use_paddle=True) 
for seg, flag in words:
    print('%s %s' % (seg, flag))
输出：
我 r
来到 v
了 u
成都 LOC
的 u
西南交通大学犀浦校区， ORG
发现 v
这儿 r
真不错 a

 

注意：pseg.cut 和 jieba.cut 返回的对象是不一样的！

 

paddle模式词性标注对应表如下：

 

paddle模式词性和专名类别标签集合如下表，其中词性标签 24 个（小写字母），专名类别标签 4 个（大写字母）。

标签	含义	标签	含义	标签	含义	标签	含义
n	普通名词	f	方位名词	s	处所名词	t	时间
nr	人名	ns	地名	nt	机构名	nw	作品名
nz	其他专名	v	普通动词	vd	动副词	vn	名动词
a	形容词	ad	副形词	an	名形词	d	副词
m	数量词	q	量词	r	代词	p	介词
c	连词	u	助词	xc	其他虚词	w	标点符号
PER	人名	LOC	地名	ORG	机构名	TIME	时间

 

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。

 

智能识别新词

 

将jieba.cut()函数的参数HMM设置为True，即可使用基于汉字成词能力的HMM模型识别新词，即词典中不存在的词。

 

测试一下，效果一般

 

搜索引擎模式分词

 

import jieba
str1 = '我来到了成都的西南交通大学犀浦校区，发现这儿真不错'
seg_list = jieba.cut_for_search(str1)
print('搜索引擎模式分词结果：' + '/'.join(seg_list))
输出：
搜索引擎模式分词结果：我/来到/了/成都/的/西南/交通/大学/犀浦/校区/，/发现/这儿/真不/不错/真不错

 

使用自定义词典

 

用户词典.txt 如下

import jieba
str = '心灵感应般地蓦然回首，才能撞见那一低头的温柔；也最是那一低头的温柔，似一朵水莲花不胜凉风的娇羞；也最是那一抹娇羞，才能让两人携手共白首。';
seg_list = jieba.cut(str)
print('未加载自定义词典时的精确模式分词结果：\n', '/'.join(seg_list))
jieba.load_userdict('用户词典.txt')
seg_list = jieba.cut(str)
print('加载自定义词典时的精确模式分词结果：\n', '/'.join(seg_list))
jieba.add_word('最是')
seg_list = jieba.cut(str)
print('添加自定义词时的精确模式分词结果：\n', '/'.join(seg_list))
jieba.del_word('一低头')
seg_list = jieba.cut(str)
print('删除自定义词时的精确模式分词结果：\n', '/'.join(seg_list))

 

关键词提取

 

关键词是最能反映文本的主题和意义的词语。关键词提取就是从指定文本中提取出与该文本的主旨最相关的词，它可以应用于文档的检索、分类和摘要自动编写等。

 

从文本中提取关键词的方法主要有两种：

第一种是有监督的学习算法；
这种方法将关键词的提取视为一个二分类问题，先提取出可能是关键词的候选词，再对候选词进行判定，判定结果只有“是关键词”和“不是关键词”两种，基于这一原理设计一个关键词归类器的算法模型，不断地用文本训练该模型，使模型更加成熟，直到模型能准确地对新文本提取关键词；
第二种是无监督的学习算法；
这种方法是对候选词进行打分，取出打分最高的候选词作为关键词，常见的打分算法有TF-IDF和TextRank。jieba模块提供了使用TF-IDF和TextRank算法提取关键词的函数。

#基于TF-IDF算法的关键词提取
from jieba import analyse
text = '记者日前从中国科学院南京地质古生物研究所获悉，该所早期生命研究团队与美国学者合作，在中国湖北三峡地区的石板滩生物群中，发现了4种形似树叶的远古生物。这些“树叶”实际上是形态奇特的早期动物，它们生活在远古海洋底部。相关研究成果已发表在古生物学国际专业期刊《古生物学杂志》上。'
keywords = analyse.extract_tags(text, topK = 10, withWeight = True, allowPOS = ('n', 'v'))
print(keywords)
#基于TextRank算法的关键词提取
from jieba import analyse
text = '记者日前从中国科学院南京地质古生物研究所获悉，该所早期生命研究团队与美国学者合作，在中国湖北三峡地区的石板滩生物群中，发现了4种形似树叶的远古生物。这些“树叶”实际上是形态奇特的早期动物，它们生活在远古海洋底部。相关研究成果已发表在古生物学国际专业期刊《古生物学杂志》上。'
keywords = analyse.textrank(text, topK = 10, withWeight = True, allowPOS = ('n', 'v'))
print(keywords)

 

说明：

extract_tags()

参数sentence为待提取关键词的文本；
参数topK用于指定需返回的关键词个数，默认值为20；
参数withWeight用于指定是否同时返回权重，默认值为False，表示不返回权重，TF或IDF权重越高，返回的优先级越高；
参数allowPOS用于指定返回的关键词的词性，以对返回的关键词进行筛选，默认值为空，表示不进行筛选。

textrank()

和extract_tags()函数的参数基本一致，只有参数allowPOS的默认值不同。
由于算法不同，结果可能会有差异。

停用词过滤

 

停用词是指在每个文档中都会大量出现，但是对于NLP没有太大作用的词，如“你”“我”“的”“在”及标点符号等。在分词完毕后将停用词过滤掉，有助于提高NLP的效率。

 

···python

 

import jieba

 

with open(‘stopwords.txt’, ‘r+’, encoding = ‘utf-8’)as fp:

 

stopwords = fp.read().split(‘\n’)

 

word_list = []

 

text = ‘商务部4月23日发布的数据显示，一季度，全国农产品网络零售额达936.8亿元，增长31.0%；电商直播超过400万场。电商给农民带来了新的机遇。’

 

seg_list = jieba.cut(text)

 

for seg in seg_list:

 

if seg not in stopwords:

 

word_list.append(seg)

 

print(‘启用停用词过滤时的分词结果：\n’, ‘/’.join(word_list))

 

## 词频统计
词频是NLP中一个很重要的概念，是分词和关键词提取的依据。在构造分词词典时，通常需要为每一个词设置词频。
对分词结果进行词频统计能从客观上反映一段文本的侧重点.
```python
import jieba
text = '蒸馍馍锅锅蒸馍馍，馍馍蒸了一锅锅，馍馍搁上桌桌，桌桌上面有馍馍。'
with open('stopwords.txt', 'r+', encoding = 'utf-8')as fp:
    stopwords = fp.read().split('\n')
word_dict = {}
jieba.suggest_freq(('桌桌'), True)
seg_list = jieba.cut(text)
for seg in seg_list:
    if seg not in stopwords:
        if seg in word_dict.keys():
            word_dict[seg] += 1
        else:
            word_dict[seg] = 1
print(word_dict)
输出：
{'蒸': 3, '馍馍': 5, '锅锅': 1, '一锅': 1, '锅': 1, '搁': 1, '桌桌': 2, '上面': 1}