Python学习笔记(十四)——中文分词jieba库的使用

2022年6月19日 440点热度 0人点赞 0条评论

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内容

摘要：jieba是Python中一个重要的第三方中文分词函数库。

注：本文主要内容整理自北京理工大学嵩天老师的《Python语言程序设计基础》。）

1. jieba库的概率

对于一段英文文本，例如“Who we were does not dictate who we will be.”，中文意思是过去都已过去，未来由我们自己决定。如果希望提取其中的单词，只需要使用字符串处理函数split()方法即可，例如：

>>> "Who we were does not dictate who we will be.".split()['Who', 'we', 'were', 'does', 'not', 'dictate', 'who', 'we', 'will', 'be.']>>>

然而，对于一段中文文本，例如，“中国是一个伟大的国家”，获取其中的单词（不是字符）十分困难，因为英文文本可以通过空格或者标点分隔，而中文单词之间缺少分隔符，这是中文及类似语言独有的“分词”的问题。上面的例子中，分词能够将“中国是一个伟大的国家”分为“中国”、“是”、“一个”、“伟大”、“的”、“国家”等一系列词语。

jieba（“结巴”）是Python中一个重要的第三方中文分词函数库，例如：

>>> import jieba>>> jieba.lcut("中国是一个伟大的国家")['中国', '是', '一个', '伟大', '的', '国家']>>>

jieba是第三方库，不是Python安装包自带的，因此，需要通过pip指令安装，首先打开电脑的window键+r，进入以下界面

输入cmd，进入终端命令窗口

输入以下命令进行安装

pip install jieba

jieba库的分词原理是利用一个中文词库，将待分词的内容与分词词库进行对比，通过图结构和动态规划方法找到最大概率的词组。除了分词，jieba还提供增加自定义中文单词的功能，可以自行向词库中增加特定的词组。

jieba库支持3种分词模式：

（1）精确模式，将句子最精确地切开，适合文本分析；

（2）全模式，把句子所有可以成词的词语都扫描出来，速度非常快，但是不能消除歧义；

（3）搜索引擎模式，在精确模式的基础上，对长词再次切分，提高召回率，适合用于搜索引擎分词。

2. jieba库解析

jieba库主要是提供分词功能，可以辅助自定义分词词典。jieba库中包含的主要函数如表所示。

jieba库常用的分词函数（共7个）

函数	描述
jieba.cut(s)	精确模式，返回一个可迭代的数据类型
jieba.cut(s,cut_all=True)	全模式，输出文本s中所有可能的单词
jieba.cut_for_search(s)	搜索引擎模式，适合搜索建立索引的分词结果
jieba.lcut(s)	精确模式，返回一个列表类型，建议使用
jieba.lcut(s,cut_all=True)	全模式，返回一个列表类型，建议使用
jieba.lcut_for_search(s)	搜索引擎模式，返回一个列表类型，建议使用
jieba.add_word(w)	向分词词典中增加新词w

针对上述分词函数，举例如下：

>>> import jieba>>> jieba.lcut("中华人民共和国是一个伟大的国家")['中华人民共和国', '是', '一个', '伟大', '的', '国家']>>> jieba.lcut("中华人民共和国是一个伟大的国家",cut_all=True)['中华', '中华人民', '中华人民共和国', '华人', '人民', '人民共和国', '共和', '共和国', '国是', '一个', '伟大', '的', '国家']>>> jieba.lcut_for_search("中华人民共和国是一个伟大的国家")['中华', '华人', '人民', '共和', '共和国', '中华人民共和国', '是', '一个', '伟大', '的', '国家']

jieba.lcut()函数返回精确模式，输出的分词能够完整且不多余地组成原始文本；
jieba.lcut(,True)函数返回全模式，输出原始文本中可能产生的所有问题，冗余性最大；
jieba.lcut_for_search()函数返回搜索引擎模式，该模式首先执行精确模式，然后再对其中的长词进一步切分获得结果。

由于列表类型的通用且灵活，一般是使用返回带有列表类型的分词函数。

对于无法识别的分词，可以通过jieba.add_word()函数向分词词库添加，例如：

>>> import jieba>>> jieba.lcut("湘潭大学信息工程学院2016级自动化四班")['湘潭', '大学', '信息', '工程学院', '2016', '级', '自动化', '四班']>>> jieba.add_word("湘潭大学")>>> jieba.add_word("信息工程学院")>>> jieba.lcut("湘潭大学信息工程学院2016级自动化四班")['湘潭大学', '信息工程学院', '2016', '级', '自动化', '四班']>>> jieba.lcut("湘潭大学琴湖9栋407成员：王建徽、刘先镨、谭湘勇、郭志龙")['湘潭大学', '琴湖', '9', '栋', '407', '成员', '：', '王建徽', '、', '刘先', '镨', '、', '谭湘勇', '、', '郭志龙']>>> jieba.add_word("刘先镨")>>> jieba.add_word("琴湖9栋")>>> jieba.lcut("湘潭大学琴湖9栋407成员：王建徽、刘先镨、谭湘勇、郭志龙")['湘潭大学', '琴湖9栋', '407', '成员', '：', '王建徽', '、', '刘先镨', '、', '谭湘勇', '、', '郭志龙']>>>