结巴分词是Python语言中最流行的一个分词工具,在自然语言处理等场景被广泛使用。
因为GitHub写的文档太啰嗦,所以整理了一个简版的入门使用指南,看完可直接上手
安装
pip install jieba
简单分词
import jieba
result = jieba.cut("我爱中国北京大学")
for word in result:
print(word)
输出
我
爱
中国
北京大学
句子切分成了5个词组。
全模式分词
result = jieba.cut("我爱中国北京大学", cut_all=True)
for word in result:
print(word)
输出
我
爱
中国
北京
北京大学
大学
全模式分出来的词覆盖面更广。
提取关键词
从一个句子或者一个段落中提取前k个关键词
import jieba.analyse
result = jieba.analyse.extract_tags("机器学习,需要一定的数学基础,需要掌握的数学基础知识特别多,"
"如果从头到尾开始学,估计大部分人来不及,我建议先学习最基础的数学知识",
topK=5,
withWeight=False)
import pprint
pprint.pprint(result)
输出
['数学', '学习', '数学知识', '基础知识', '从头到尾']
-
topK 为返回前topk个权重最大的关键词
-
withWeight 返回每个关键字的权重值
去掉停止词
停止词是指在句子中无关紧要的词语,例如标点符号、指示代词等等,做分词前要先将这些词去掉。分词方法cut
不支持直接过滤停止词,需要手动处理。提取关键字的方法 extract_tags
支持停止词过滤
# 先过滤停止词
jieba.analyse.set_stop_words(file_name)
result = jieba.analyse.extract_tags(content, tokK)
file_name 的文件格式是文本文件,每行一个词语
官方地址:https://github.com/fxsjy/jieba
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