中文分词-jieba
支持三种分词模式:
- 精确模式,试图将句子最精确地切开,适合文本分析;
- 全模式,把句子中所有的可以成词的词语都扫描出来, 速度非常快,但是不能解决歧义;
- 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。
支持繁体分词
- 支持自定义词典
- MIT 授权协议
1 、 算法
- 基于前缀词典实现高效的词图扫描,生成句子中汉字所有可能成词情况所构成的有向无环图 (DAG)
- 采用了动态规划查找最大概率路径, 找出基于词频的最大切分组合
- 对于未登录词,采用了基于汉字成词能力的 HMM 模型,使用了 Viterbi 算法
2、安装
代码对 Python 2/3 均兼容
- 全自动安装:
easy_install jieba
或者pip install jieba
/pip3 install jieba
- 半自动安装:先下载 http://pypi.python.org/pypi/jieba/ ,解压后运行
python setup.py install
- 手动安装:将 jieba 目录放置于当前目录或者 site-packages 目录
- 通过
import jieba
来引用
3、功能
3.1 分词
jieba.cut
方法接受三个输入参数: 需要分词的字符串;cut_all 参数用来控制是否采用全模式;HMM 参数用来控制是否使用 HMM 模型jieba.cut_for_search
方法接受两个参数:需要分词的字符串;是否使用 HMM 模型。该方法适合用于搜索引擎构建倒排索引的分词,粒度比较细- 待分词的字符串可以是 unicode 或 UTF-8 字符串、GBK 字符串。注意:不建议直接输入 GBK 字符串,可能无法预料地错误解码成 UTF-8
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(unicode),或者用jieba.lcut
以及jieba.lcut_for_search
直接返回 listjieba.Tokenizer(dictionary=DEFAULT_DICT)
新建自定义分词器,可用于同时使用不同词典。jieba.dt
为默认分词器,所有全局分词相关函数都是该分词器的映射。
3.1.1 精确模式
试图将句子最精确地切开,适合文本分析
import jiebadef main():s = u'我在人民广场吃着炸鸡'cut = jieba.cut(s)print type(cut)for word in cut:print wordif __name__ == '__main__':main()输出:
<type 'generator'> #可见分词结果是一个生成器
我
在
人民广场
吃
着
炸鸡
3.1.2 全模式
把句子中所有的可以成词的词语都扫描出来, 速度非常快,但是不能解决歧义
import jiebadef main():s = u'我在人民广场吃着炸鸡'cut = jieba.cut(s, cut_all=True)print type(cut)for word in cut:print wordif __name__ == '__main__':main()输出:
<type 'generator'>
我
在
人民
人民广场
广场
吃
着
炸鸡
3.1.3 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。
import jiebadef main():s = u'我在人民广场吃着炸鸡'cut = jieba.cut_for_search(s)print type(cut)for word in cut:print wordif __name__ == '__main__':main()输出:
<type 'generator'>
我
在
人民
广场
人民广场
吃
着
炸鸡
3.2 获取词性
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。- 标注句子分词后每个词的词性,采用和 ictclas 兼容的标记法。
import jieba.posseg as psgdef main():s = u'我在人民广场吃着炸鸡'cut = psg.cut(s)print type(cut)for word_op in cut:print word_op.word, type(word_op.word), word_op.flag, type(word_op.flag)if __name__ == '__main__':main()输出:
<type 'generator'>
我 <type 'unicode'> r <type 'unicode'>
在 <type 'unicode'> p <type 'unicode'>
人民广场 <type 'unicode'> n <type 'unicode'>
吃 <type 'unicode'> v <type 'unicode'>
着 <type 'unicode'> uz <type 'unicode'>
炸鸡 <type 'unicode'> n <type 'unicode'>
可以根据词性筛选:
import jieba.posseg as psgdef main():s = u'我在人民广场吃着炸鸡'cut = psg.cut(s)print type(cut)for word_op in cut:if word_op.flag == 'n':print word_op.wordif __name__ == '__main__':main()输出:
<type 'generator'>
人民广场
炸鸡
3.3 并行分词
在文本数据量非常大的时候,为了提高分词效率,开启并行分词就很有必要了。jieba支持并行分词,基于python自带的multiprocessing模块,但要注意的是在Windows环境下不支持。
用法:
jieba.enable_parallel(4)
# 开启并行分词模式,参数为并行进程数jieba.disable_parallel()
# 关闭并行分词模式
注意:并行分词仅支持默认分词器 jieba.dt
和 jieba.posseg.dt
。
3.4 关键词提取
基于 TF-IDF 算法的关键词抽取
import jieba.analyse
jieba.analyse.extract_tags(sentence, topK=20, withWeight=False, allowPOS=())jieba.analyse.TFIDF(idf_path=None) 新建 TFIDF 实例,idf_path 为 IDF 频率文件
- 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
- withWeight 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,即不筛选
关键词提取所使用逆向文件频率(IDF)文本语料库可以切换成自定义语料库的路径
用法: jieba.analyse.set_idf_path(file_name) # file_name为自定义语料库的路径
关键词提取所使用停止词(Stop Words)文本语料库可以切换成自定义语料库的路径
- 用法: jieba.analyse.set_stop_words(file_name) # file_name为自定义语料库的路径
基于 TextRank 算法的关键词抽取
jieba.analyse.textrank(sentence, topK=20, withWeight=False, allowPOS=('ns', 'n', 'vn', 'v')) 直接使用,接口相同,注意默认过滤词性。
jieba.analyse.TextRank() 新建自定义 TextRank 实例
3.5 使用用户自定义字典
载入词典
开发者可以指定自己自定义的词典,以便包含 jieba 词库里没有的词。虽然 jieba 有新词识别能力,但是自行添加新词可以保证更高的正确率
用法: jieba.load_userdict(file_name) # file_name 为文件类对象或自定义词典的路径
词典格式和
dict.txt
一样,一个词占一行;每一行分三部分:词语、词频(可省略)、词性(可省略),用空格隔开,顺序不可颠倒。file_name
若为路径或二进制方式打开的文件,则文件必须为 UTF-8 编码。词频省略时使用自动计算的能保证分出该词的词频。
词典示例:
云计算 5
李小福 2 nr
创新办 3 i
easy_install 3 eng
好用 300
韩玉赏鉴 3 nz
八一双鹿 3 nz
台中
凱特琳 nz
Edu Trust认证 2000
调整词典
使用
add_word(word, freq=None, tag=None)
和del_word(word)
可在程序中动态修改词典。使用
suggest_freq(segment, tune=True)
可调节单个词语的词频,使其能(或不能)被分出来。注意:自动计算的词频在使用 HMM 新词发现功能时可能无效。
3 、结巴分词词性对照表
Ag |
形语素 |
形容词性语素。形容词代码为 a,语素代码g前面置以A。 |
a |
形容词 |
取英语形容词 adjective的第1个字母。 |
ad |
副形词 |
直接作状语的形容词。形容词代码 a和副词代码d并在一起。 |
an |
名形词 |
具有名词功能的形容词。形容词代码 a和名词代码n并在一起。 |
b |
区别词 |
取汉字“别”的声母。 |
c |
连词 |
取英语连词 conjunction的第1个字母。 |
dg |
副语素 |
副词性语素。副词代码为 d,语素代码g前面置以D。 |
d |
副词 |
取 adverb的第2个字母,因其第1个字母已用于形容词。 |
e |
叹词 |
取英语叹词 exclamation的第1个字母。 |
f |
方位词 |
取汉字“方” |
g |
语素 |
绝大多数语素都能作为合成词的“词根”,取汉字“根”的声母。 |
h |
前接成分 |
取英语 head的第1个字母。 |
i |
成语 |
取英语成语 idiom的第1个字母。 |
j |
简称略语 |
取汉字“简”的声母。 |
k |
后接成分 |
|
l |
习用语 |
习用语尚未成为成语,有点“临时性”,取“临”的声母。 |
m |
数词 |
取英语 numeral的第3个字母,n,u已有他用。 |
Ng |
名语素 |
名词性语素。名词代码为 n,语素代码g前面置以N。 |
n |
名词 |
取英语名词 noun的第1个字母。 |
nr |
人名 |
名词代码 n和“人(ren)”的声母并在一起。 |
ns |
地名 |
名词代码 n和处所词代码s并在一起。 |
nt |
机构团体 |
“团”的声母为 t,名词代码n和t并在一起。 |
nz |
其他专名 |
“专”的声母的第 1个字母为z,名词代码n和z并在一起。 |
o |
拟声词 |
取英语拟声词 onomatopoeia的第1个字母。 |
p |
介词 |
取英语介词 prepositional的第1个字母。 |
q |
量词 |
取英语 quantity的第1个字母。 |
r |
代词 |
取英语代词 pronoun的第2个字母,因p已用于介词。 |
s |
处所词 |
取英语 space的第1个字母。 |
tg |
时语素 |
时间词性语素。时间词代码为 t,在语素的代码g前面置以T。 |
t |
时间词 |
取英语 time的第1个字母。 |
u |
助词 |
取英语助词 auxiliary |
vg |
动语素 |
动词性语素。动词代码为 v。在语素的代码g前面置以V。 |
v |
动词 |
取英语动词 verb的第一个字母。 |
vd |
副动词 |
直接作状语的动词。动词和副词的代码并在一起。 |
vn |
名动词 |
指具有名词功能的动词。动词和名词的代码并在一起。 |
w |
标点符号 |
|
x |
非语素字 |
非语素字只是一个符号,字母 x通常用于代表未知数、符号。 |
y |
语气词 |
取汉字“语”的声母。 |
z |
状态词 |
取汉字“状”的声母的前一个字母。 |
un |
未知词 |
不可识别词及用户自定义词组。取英文Unkonwn首两个字母。(非北大标准,CSW分词中定义) |
转载于:https://www.cnblogs.com/qjoanven/p/8023011.html
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