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Python 中的 jieba 库

来源:互联网 收集:自由互联 发布时间:2022-05-30
目录 jieba库 一、 简介 1、 是什么 2、 安装 二、 基本使用 1、 三种模式 2、 使用语法 2.1 对词组的基本操作 2.2 关键字提取 2.3 词性标注 2.4 返回词语在原文的起止位置 jieba库一、 简介

目录
  • jieba库
    • 一、 简介
      • 1、 是什么
      • 2、 安装
    • 二、 基本使用
      • 1、 三种模式
      • 2、 使用语法
        • 2.1 对词组的基本操作
        • 2.2 关键字提取
        • 2.3 词性标注
        • 2.4 返回词语在原文的起止位置

jieba库 一、 简介 1、 是什么

(1)jieba是优秀的中文分词第三方库

  • 中文文本需要通过分词获得单个的词语
  • jieba是优秀的中文分词第三方库,需要额外安装
  • jieba库提供三种分词模式,最简单只需掌握一个函数

(2)jieba分词的原理

  • jieba分词依靠中文词库
  • 利用一个中文词库,确定汉字之间的关联概率
  • 汉字间概率大的组成词组,形成分词结果
  • 除了分词,用户还可以添加自定义的词组
2、 安装
pip install jieba
导入
import jieba

官方文档【https://github.com/fxsjy/jieba】

二、 基本使用 1、 三种模式

精确模式:

  • 就是把一段文本精确地切分成若干个中文单词,若干个中文单词之间经过组合,就精确地还原之前的文本。其中不存在冗余单词

  • str = "你好呀,我叫李华!多多关照!"
    print(jieba.lcut(str))
    

全模式:

  • 将一段文本中所有可能的词语都扫描出来,可能有一段文本,它可以切分成不同的模式,或者有不同的角度来切分变成不同的词语,在全模式下,jieba库会将各种不同的组合都挖掘出来。分词后的信息组合起来会有冗余,不再是原来的文本

  • str = "你好呀,我叫李华!多多关照!"
    print(jieba.lcut(str, cut_all=True))
    

搜索引擎模式:

  • 在精确模式的基础上,对发现的那些长的词语,我们会对它再次切分,进而适合搜索引擎对短词语的索引和搜索。也有冗余

  • str = "你好呀,我叫李华!多多关照!"
    print(jieba.lcut_for_search(str))
    
2、 使用语法 2.1 对词组的基本操作
  • 添加

    • str = "你好呀,我叫李华!多多关照!"
      jieba.add_word("你")
      print(jieba.lcut(str))
      
  • 删除

    • str = "你好呀,我叫李华!多多关照!"
      jieba.del_word("李华")
      print(jieba.lcut(str))
      
  • 加载自定义词典

    • str = "你好呀,我叫李华!多多关照!"
      jieba.load_userdict("./dict.txt")  # 文件编码必须为 utf-8
      print(jieba.lcut(str))
      
  • 调整词出现的频率

    • str = "你好呀,我叫李华!多多关照!"
      jieba.suggest_freq(("李", "华"), True)
      print(jieba.lcut(str))
      
2.2 关键字提取

TFIDF算法

import jieba.analyse  # 导包

jieba.analyse.extract_tags(sentence, topK=20, withWeight=False,
                           allowPOS=())
jieba.analyse.TFIDF(idf_path=None)  # 创建一个新的 TFIDF 实例,idf_path是指指定 IDF 频率文件的路径

参数:

  • sentence:要提取的文本
  • topK:返回多少个具有最高TF/IDF权重的关键字。默认值为 20
  • withWeight:是否返回关键字的TF/IDF权重。默认为假
  • allowPOS:过滤包含POS(词性)的单词。空无过滤,可以选择['ns', 'n', 'vn', 'v','nr']

TextRank算法

jieba.analyse.textrank(sentence, topK=20, withWeight=False, allowPOS=('ns', 'n', 'vn', 'v'))  # 有默认词性
jieba.analyse.TextRank()  # 新建自定义 TextRank 实例
2.3 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

import jieba.posseg

str = "你好呀,我叫李华!多多关照!"
pt = jieba.posseg.POSTokenizer()
print(pt.lcut(str))  # 得到 pair键值对,使用遍历取值
# print(jieba.posseg.cut(str))  # 作用一样
for i, k in ps.lcut(str):
    print(i, k)
2.4 返回词语在原文的起止位置
jieba.tokenize(arg, mode=None)

mode有搜索模式(search)和默认模式(default)

import jieba

str = "你好呀,我叫李华!多多关照!"
g = jieba.tokenize(str, mode="search")  # 生成器
for i in g:
    print(i)

【文章转自迪拜服务器 http://www.558idc.com/dibai.html处的文章,转载请说明出处】

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