Python学习笔记(十四)——中文分词jieba库的使用

2022年6月19日 447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》。

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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

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输入cmd,进入终端命令窗口

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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。
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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']
  1. 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;

  2. 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;

  3. 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']>>>
jieba库还有更丰富的分词功能,这些会涉及到自然语言的领域,需要用的时候可以进一步深入学习。
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