jieba分词的用法及功能

 最近需要用到的结巴分词一些常用的函数，记录下

1. 分词功能

jieba.cut(text, cut_all, HMM)，接受三个输入参数: text需要分词的文本；cut_all =True采用全模式，cut_all=False采用精确模式；HMM 是否使用 HMM 模型。
jieba.cut_for_search（text, HMM），接受两个输入参数: text需要分词的文本；HMM 是否使用 HMM 模型。
jieba.cut 以及 jieba.cut_for_search 返回的结构都是一个可迭代的 generator，可以使用 for 循环来获得分词后得到的每一个词语
jieba.lcut 以及 jieba.lcut_for_search 直接返回 list

分词代码示例：

import jieba

cut = jieba.cut(“我随便写个北京河图创意图片有限公司”, cut_all=True)
print("全模式: " + "/ ".join(cut)) # 全模式

cut = jieba.cut(“我随便写个北京河图创意图片有限公司”, cut_all=False)
print("精确模式: " + "/ ".join(cut)) # 精确模式

cut = jieba.cut(“我随便写个北京河图创意图片有限公司”) # 默认是cut_all=False，精确模式
print("默认模式: “+”/ ".join(cut))

cut = jieba.cut_for_search(“我随便写个北京河图创意图片有限公司”) # 搜索引擎模式
print("搜索引擎模式: “+”/ ".join(cut))

结果输出：

全模式: 我/ 随便/ 写/ 个/ 北京/ 河图/ 创意/ 意图/ 图片/ 有限/ 有限公司/ 公司
精确模式: 我/ 随便/ 写个/ 北京/ 河图/ 创意/ 图片/ 有限公司
默认模式: 我/ 随便/ 写个/ 北京/ 河图/ 创意/ 图片/ 有限公司
搜索引擎模式: 我/ 随便/ 写个/ 北京/ 河图/ 创意/ 图片/ 有限/ 公司/ 有限公司

jieba.cut ()与jieba.lcut ()的输出比较：

代码示例

cut = jieba.cut("我随便写个北京河图创意图片有限公司")
print("默认模式: " ,cut )

for i in cut:
print(i)

cut = jieba.lcut(“我随便写个北京河图创意图片有限公司”) # 默认是cut_all=False，精确模式
print("默认模式: " ,cut )

输出结果：

默认模式:  <generator object Tokenizer.cut at 0x00000245B3D907D8>
我
随便
写个
北京
河图
创意
图片
有限公司
默认模式:  ['我', '随便', '写个', '北京', '河图', '创意', '图片', '有限公司']

2.自定义字典

jieba 词库里没有的词，可以自定义添加，提高准确度
使用 jieba.load_userdict(file_name) ，file_name为字典名
词典格式：一词占一行；一行有三部分：词语、词频（可省略）、词性（可省略），用空格隔开。
注意写入词典不能有符号，例如“（”，“《”，否则分词不准。
可以使用 jieba.add_word(‘词词’)，jieba.del_word(‘词词’)，可对字典中的词进行添加，删除
词典样例：

北京河图创意图片有限公司 5 n
北京广场 10 ns
菜菜
中国(人民)财产保险

代码示例：

# 获取自定义词典
jieba.load_userdict(r"dict.txt")
cut = jieba.cut("我随便写个北京河图创意图片有限公司,中国(人民)财产保险股份有限公司")  # 默认是cut_all=False，精确模式
print("默认模式: "+"/ ".join(cut))

输出：

默认模式: 我/ 随便/ 写个/ 北京河图创意图片有限公司/ ,/ 中国/ (/ 人民/ )/ 财产保险/ 股份/ 有限公司

可以看到“北京河图创意图片有限公司”被分出来了，但是“中国(人民)财产保险”未被分出，需要将它们的（）在词典中和文本中去掉就可以了。

jieba.add_word(‘词词’)，jieba.del_word(‘词词’) 使用：

cut = jieba.cut("我随便写个北京fff创意图片有限公司,中国ren财产保险股份有限公司")
print("print: "+"/ ".join(cut))
#添加词
jieba.add_word('北京fff')
jieba.add_word('创意图片有限公司')
#删除词
jieba.del_word('中国')
cut = jieba.cut("我随便写个北京fff创意图片有限公司,中国ren财产保险股份有限公司")
print("print: "+"/ ".join(cut))

结果输出：

print: 我/ 随便/ 写个/ 北京/ fff/ 创意/ 图片/ 有限公司/ ,/ 中国/ ren/ 财产保险/ 股份/ 有限公司
print: 我/ 随便/ 写个/ 北京fff/ 创意图片有限公司/ ,/ 中/ 国/ ren/ 财产保险/ 股份/ 有限公司

3.词性标注

使用pseg.cut（str），返回可迭代的generator，标注句子分词后的词的词性。word（分词后的词），flag（分词后的词性）
例子：

import jieba.posseg as pseg
words = pseg.cut("我爱中国计算机科学与技术学院")
#使用for循环把分出的词及其词性用/隔开，并添加，和空格
print(words)
for w in words:print(w.word, "/", w.flag, ", ", end=' ')

结果：

<generator object cut at 0x0000026230ADD410>
我 / r ,  爱 / v ,  中国 / ns ,  计算机科学 / n ,  与 / p ,  技术 / n ,  学院 / n ,

4.关键词抽取

jieba.analyse.extract_tags(sentence, topK=20, withWeight=False, allowPOS=())
sentence 为待提取的文本
topK 为返回几个 TF/IDF 权重最大的关键词，默认值为 20
withWeigh为是否一并返回关键词权重值，默认值为 False
allowPOS 仅包括指定词性的词，默认值为空
以列表形式返回
例子：

import jieba.analyse
str ="我随便写个北京河图创意图片有限公司,我爱中国计算机科学与技术学院"
words = pseg.cut(str)
for w in words:print(w.word, "/", w.flag, ", ", end=' ')
print('\n')
list = jieba.analyse.extract_tags(str,  allowPOS=("n"))#提取词性为n的词
print(list)

结果：返回列表形式

我 / r ,  随便 / d ,  写 / v ,  个 / q ,  北京河图创意图片有限公司 / n ,  , / x ,  我 / r ,  爱 / v ,  中国 / ns ,  计算机科学 / n ,  与 / p ,  技术 / n ,  学院 / n ,

[‘北京河图创意图片有限公司’, ‘计算机科学’, ‘学院’, ‘技术’]

5.返回词语在原文的起止位置

-使用 jieba.tokenize(str，mode)，输入参数只接受 unicode，mode为默认模式mode='search’为搜索模式
例子：

str ="我爱中国计算机科学与技术学院"
words = jieba.tokenize(str)
for w in words:print("word %s\t\t start: %d \t\t end:%d" % (w[0],w[1],w[2]))

结果：

word 我            start: 0        end:1
word 爱           start: 1        end:2
word 中国      start: 2        end:4
word 计算机科学   start: 4        end:9
word 与           start: 9        end:10
word 技术      start: 10       end:12
word 学院      start: 12       end:14

例子：

str ="我爱中国计算机科学与技术学院"
words = jieba.tokenize(str,mode='search')
for w in words:print("word %s\t\t start: %d \t\t end:%d" % (w[0],w[1],w[2]))

结果：

ord 我             start: 0        end:1
word 爱           start: 1        end:2
word 中国      start: 2        end:4
word 计算      start: 4        end:6
word 算机      start: 5        end:7
word 科学      start: 7        end:9
word 计算机         start: 4        end:7
word 计算机科学   start: 4        end:9
word 与           start: 9        end:10
word 技术      start: 10       end:12
word 学院      start: 12       end:14

[参考：]
(https://blog.csdn.net/u014028063/article/details/85231523)

(https://blog.csdn.net/qq_39290990/article/details/121348379)