結巴中文分詞的學習和使用 - 程式人生

jieba.cut 方法接受三個輸入引數: 需要分詞的字串；cut_all 引數用來控制 ... ：https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/extra_dict/idf.txt.big ... 程式人生>>結巴中文分詞的學習和使用 結巴中文分詞的學習和使用 阿新••發佈：2019-01-04 結巴分詞 演算法 (1)基於Trie樹結構實現高效的詞圖掃描，生成句子中漢字所有可能成詞情況所構成的有向無環圖（DAG)； (2)採用了動態規劃查詢最大概率路徑,找出基於詞頻的最大切分組合； (3)對於未登入詞，採用了基於漢字成詞能力的HMM模型，使用了Viterbi演算法。

三種分詞模式 (1)精確模式：試圖將句子最精確地切開，適合文字分析； (2)全模式：把句子中所有的可以成詞的詞語都掃描出來,速度非常快，但是不能解決歧義問題； (3)搜尋引擎模式：在精確模式的基礎上，對長詞再次切分，提高召回率，適合用於搜尋引擎分詞。

安裝 程式碼對Python2/3均相容 全自動安裝：easy_installjieba或者pipinstalljieba/ pip3installjieba 半自動安裝：先下載 http://pypi.python.org/pypi/jieba/，解壓後執行 pythonsetup.pyinstall 手動安裝：將jieba目錄放置於當前目錄或者site-packages目錄 通過 importjieba來引用 使用手動安裝的方式 使用 jieba.cut方法接受三個輸入引數:需要分詞的字串；cut_all引數用來控制是否採用全模式；HMM引數用來控制是否使用HMM模型 jieba.cut_for_search方法接受兩個引數：需要分詞的字串；是否使用HMM模型。

該方法適合用於搜尋引擎構建倒排索引的分詞，粒度比較細 待分詞的字串可以是unicode或UTF-8字串、GBK字串。

注意：不建議直接輸入GBK字串，可能無法預料地錯誤解碼成UTF-8 jieba.cut以及 jieba.cut_for_search返回的結構都是一個可迭代的generator，可以使用for迴圈來獲得分詞後得到的每一個詞語(unicode)，或者用 jieba.lcut以及jieba.lcut_for_search直接返回list jieba.Tokenizer(dictionary=DEFAULT_DICT)新建自定義分詞器，可用於同時使用不同詞典。

jieba.dt為預設分詞器，所有全域性分詞相關函式都是該分詞器的對映。

例項： #encoding=utf-8 importjieba seg_list=jieba.cut("我來到北京清華大學",cut_all=True) print("FullMode:"+"/".join(seg_list))#全模式 seg_list=jieba.cut("我來到北京清華大學",cut_all=False) print("DefaultMode:"+"/".join(seg_list))#精確模式 seg_list=jieba.cut("他來到了網易杭研大廈")#預設是精確模式 print(",".join(seg_list)) seg_list=jieba.cut_for_search("小明碩士畢業於中國科學院計算所，後在日本京都大學深造")#搜尋引擎模式 print(",".join(seg_list)) 結果： =============RESTART:/Users/zhanglipeng/Documents/testjieba.py=============Buildingprefixdictfromthedefaultdictionary...Dumpingmodeltofilecache/var/folders/kp/3zwp94853sg8jtb7cjrywlxw0000gn/T/jieba.cacheLoadingmodelcost0.818seconds.Prefixdicthasbeenbuiltsuccesfully.FullMode:我/來到/北京/清華/清華大學/華大/大學DefaultMode:我/來到/北京/清華大學他,來到,了,網易,杭研,大廈小明,碩士,畢業,於,中國,科學,學院,科學院,中國科學院,計算,計算所,，,後,在,日本,京都,大學,日本京都大學,深造 借鑑其他博文，程式碼如下： importjieba importjieba.analyse importxlwt#寫入Excel表的庫 if__name__=="__main__": wbk=xlwt.Workbook(encoding='utf-8') sheet=wbk.add_sheet("wordCount")#Excel單元格名字 word_lst=[] key_list=[] forlineinopen('xiaoshuo.txt','r',encoding="utf-8"):#test.txt是需要分詞統計的文件 item=line.strip('\n\r').split('\t')#製表格切分 #printitem tags=jieba.analyse.extract_tags(item[0])#jieba分詞 fortintags: word_lst.append(t) word_dict={} withopen("wordCount.txt",'w',encoding="utf-8")aswf2:#開啟檔案 foriteminword_lst: ifitemnotinword_dict:#統計數量 word_dict[item]=1 else: word_dict[item]+=1 orderList=list(word_dict.values()) orderList.sort(reverse=True) #printorderList foriinrange(len(orderList)): forkeyinword_dict: ifword_dict[key]==orderList[i]: wf2.write(key+''+str(word_dict[key])+'\n')#寫入txt文件 key_list.append(key) word_dict[key]=0 foriinrange(len(key_list)): sheet.write(i,1,label=orderList[i]) sheet.write(i,0,label=key_list[i]) wbk.save('wordCount.xls')#儲存為wordCount.xls檔案 執行，報錯： =================RESTART:/Users/zhanglipeng/Desktop/ok.py=================Traceback(mostrecentcalllast): File"/Users/zhanglipeng/Desktop/ok.py",line2,in  importnumpyasnpModuleNotFoundError:Nomodulenamed'xlwt' 在終端進行操作及系統響應如下： zhanglipengdeMacBook-Pro:~zhanglipeng$python3-mpipinstall--upgradepip Collectingpip  Downloadinghttps://files.pythonhosted.org/packages/c2/d7/90f34cb0d83a6c5631cf71dfe64cc1054598c843a92b400e55675cc2ac37/pip-18.1-py2.py3-none-any.whl(1.3MB)   100%|████████████████████████████████|1.3MB3.6MB/s Installingcollectedpackages:pip  Foundexistinginstallation:pip10.0.1   Uninstallingpip-10.0.1:    Successfullyuninstalledpip-10.0.1 Successfullyinstalledpip-18.1 zhanglipengdeMacBook-Pro:~zhanglipeng$sudopip3installxlwt 小說原文不便分享了,隨便個小說網竟然帶了顏色。

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執行結果： 本次僅使用分詞功能、詞頻統計功能，更多請見官方文件：https://github.com/fxsjy/jieba 官方原文如下： 主要功能 分詞 jieba.cut 方法接受三個輸入引數:需要分詞的字串；cut_all引數用來控制是否採用全模式；HMM引數用來控制是否使用HMM模型 jieba.cut_for_search 方法接受兩個引數：需要分詞的字串；是否使用HMM模型。

該方法適合用於搜尋引擎構建倒排索引的分詞，粒度比較細 待分詞的字串可以是unicode或UTF-8字串、GBK字串。

注意：不建議直接輸入GBK字串，可能無法預料地錯誤解碼成UTF-8 jieba.cut 以及 jieba.cut_for_search 返回的結構都是一個可迭代的generator，可以使用for迴圈來獲得分詞後得到的每一個詞語(unicode)，或者用 jieba.lcut 以及 jieba.lcut_for_search 直接返回list jieba.Tokenizer(dictionary=DEFAULT_DICT) 新建自定義分詞器，可用於同時使用不同詞典。

jieba.dt 為預設分詞器，所有全域性分詞相關函式都是該分詞器的對映。

程式碼示例   輸出:   新增自定義詞典 載入詞典 開發者可以指定自己自定義的詞典，以便包含jieba詞庫裡沒有的詞。

雖然jieba有新詞識別能力，但是自行新增新詞可以保證更高的正確率 用法：jieba.load_userdict(file_name)#file_name為檔案類物件或自定義詞典的路徑 詞典格式和 dict.txt 一樣，一個詞佔一行；每一行分三部分：詞語、詞頻（可省略）、詞性（可省略），用空格隔開，順序不可顛倒。

file_name 若為路徑或二進位制方式開啟的檔案，則檔案必須為UTF-8編碼。

詞頻省略時使用自動計算的能保證分出該詞的詞頻。

例如：   更改分詞器（預設為 jieba.dt）的 tmp_dir 和 cache_file 屬性，可分別指定快取檔案所在的資料夾及其檔名，用於受限的檔案系統。

範例： 自定義詞典：https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/userdict.txt 用法示例：https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/test_userdict.py 之前：李小福/是/創新/辦/主任/也/是/雲/計算/方面/的/專家/ 載入自定義詞庫後：　李小福/是/創新辦/主任/也/是/雲端計算/方面/的/專家/ 調整詞典 使用 add_word(word,freq=None,tag=None) 和 del_word(word) 可在程式中動態修改詞典。

使用 suggest_freq(segment,tune=True) 可調節單個詞語的詞頻，使其能（或不能）被分出來。

注意：自動計算的詞頻在使用HMM新詞發現功能時可能無效。

程式碼示例：   "通過使用者自定義詞典來增強歧義糾錯能力"--- https://github.com/fxsjy/jieba/issues/14 關鍵詞提取 基於TF-IDF演算法的關鍵詞抽取 importjieba.analyse jieba.analyse.extract_tags(sentence,topK=20,withWeight=False,allowPOS=()) sentence為待提取的文字 topK為返回幾個TF/IDF權重最大的關鍵詞，預設值為20 withWeight為是否一併返回關鍵詞權重值，預設值為False allowPOS僅包括指定詞性的詞，預設值為空，即不篩選 jieba.analyse.TFIDF(idf_path=None)新建TFIDF例項，idf_path為IDF頻率檔案 程式碼示例（關鍵詞提取） https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/extract_tags.py 關鍵詞提取所使用逆向檔案頻率（IDF）文字語料庫可以切換成自定義語料庫的路徑 用法：jieba.analyse.set_idf_path(file_name)#file_name為自定義語料庫的路徑 自定義語料庫示例：https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/extra_dict/idf.txt.big 用法示例：https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/extract_tags_idfpath.py 關鍵詞提取所使用停止詞（StopWords）文字語料庫可以切換成自定義語料庫的路徑 用法：jieba.analyse.set_stop_words(file_name)#file_name為自定義語料庫的路徑 自定義語料庫示例：https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/extra_dict/stop_words.txt 用法示例：https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/extract_tags_stop_words.py 關鍵詞一併返回關鍵詞權重值示例 用法示例：https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/extract_tags_with_weight.py 基於TextRank演算法的關鍵詞抽取 jieba.analyse.textrank(sentence,topK=20,withWeight=False,allowPOS=('ns','n','vn','v'))直接使用，介面相同，注意預設過濾詞性。

jieba.analyse.TextRank()新建自定義TextRank例項 演算法論文： TextRank:BringingOrderintoTexts 基本思想: 將待抽取關鍵詞的文字進行分詞 以固定視窗大小(預設為5，通過span屬性調整)，詞之間的共現關係，構建圖 計算圖中節點的PageRank，注意是無向帶權圖 使用示例: 見 test/demo.py 詞性標註 jieba.posseg.POSTokenizer(tokenizer=None) 新建自定義分詞器，tokenizer 引數可指定內部使用的 jieba.Tokenizer 分詞器。

jieba.posseg.dt 為預設詞性標註分詞器。

標註句子分詞後每個詞的詞性，採用和ictclas相容的標記法。

用法示例   並行分詞 原理：將目標文字按行分隔後，把各行文字分配到多個Python程序並行分詞，然後歸併結果，從而獲得分詞速度的可觀提升 基於python自帶的multiprocessing模組，目前暫不支援Windows 用法： jieba.enable_parallel(4) #開啟並行分詞模式，引數為並行程序數 jieba.disable_parallel() #關閉並行分詞模式 例子：https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/parallel/test_file.py 實驗結果：在4核3.4GHzLinux機器上，對金庸全集進行精確分詞，獲得了1MB/s的速度，是單程序版的3.3倍。

注意：並行分詞僅支援預設分詞器 jieba.dt 和 jieba.posseg.dt。

Tokenize：返回詞語在原文的起止位置 注意，輸入引數只接受unicode 預設模式     搜尋模式     ChineseAnalyzerforWhoosh搜尋引擎 引用： fromjieba.analyseimportChineseAnalyzer 用法示例：https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/test_whoosh.py 命令列分詞 使用示例：python-mjiebanews.txt>cut_result.txt 命令列選項（翻譯）：   --help 選項輸出：   延遲載入機制 jieba採用延遲載入，importjieba 和 jieba.Tokenizer() 不會立即觸發詞典的載入，一旦有必要才開始載入詞典構建字首字典。

如果你想手工初始jieba，也可以手動初始化。

  在0.28之前的版本是不能指定主詞典的路徑的，有了延遲載入機制後，你可以改變主詞典的路徑:   例子： https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/test_change_dictpath.py 其他詞典 佔用記憶體較小的詞典檔案 https://github.com/fxsjy/jieba/raw/master/extra_dict/dict.txt.small 支援繁體分詞更好的詞典檔案 https://github.com/fxsjy/jieba/raw/master/extra_dict/dict.txt.big 下載你所需要的詞典，然後覆蓋jieba/dict.txt即可；或者用 jieba.set_dictionary('data/dict.txt.big') 其他語言實現 結巴分詞Java版本 作者：piaolingxue地址：https://github.com/huaban/jieba-analysis 結巴分詞C++版本 作者：yanyiwu地址：https://github.com/yanyiwu/cppjieba 結巴分詞Node.js版本 作者：yanyiwu地址：https://github.com/yanyiwu/nodejieba 結巴分詞Erlang版本 作者：falood地址：https://github.com/falood/exjieba 結巴分詞R版本 作者：qinwf地址：https://github.com/qinwf/jiebaR 結巴分詞iOS版本 作者：yanyiwu地址：https://github.com/yanyiwu/iosjieba 結巴分詞PHP版本 作者：fukuball地址：https://github.com/fukuball/jieba-php 結巴分詞.NET(C#)版本 作者：anderscui地址：https://github.com/anderscui/jieba.NET/ 結巴分詞Go版本 作者:wangbin地址: https://github.com/wangbin/jiebago 作者:yanyiwu地址: https://github.com/yanyiwu/gojieba 結巴分詞Android版本 作者Dongliang.W地址：https://github.com/452896915/jieba-android 系統整合 Solr: https://github.com/sing1ee/jieba-solr 分詞速度 1.5MB/SecondinFullMode 400KB/SecondinDefaultMode 測試環境:Intel(R)Core(TM)[email protected]；《圍城》.txt 常見問題 1.模型的資料是如何生成的？ 詳見： https://github.com/fxsjy/jieba/issues/7 2.“臺中”總是被切成“臺中”？（以及類似情況） P(臺中)＜P(臺)×P(中)，“臺中”詞頻不夠導致其成詞概率較低 解決方法：強制調高詞頻 jieba.add_word('臺中') 或者 jieba.suggest_freq('臺中',True) 3.“今天天氣不錯”應該被切成“今天天氣不錯”？（以及類似情況） 解決方法：強制調低詞頻 jieba.suggest_freq(('今天','天氣'),True) 或者直接刪除該詞 jieba.del_word('今天天氣') 4.切出了詞典中沒有的詞語，效果不理想？ 解決方法：關閉新詞發現 jieba.cut('豐田太省了',HMM=False) jieba.cut('我們中出了一個叛徒',HMM=False) 更多問題請點選：https://github.com/fxsjy/jieba/issues?sort=updated&state=closed 修訂歷史 https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/Changelog jieba "Jieba"(Chinesefor"tostutter")Chinesetextsegmentation:builttobethebestPythonChinesewordsegmentationmodule. Features Supportthreetypesofsegmentationmode: AccurateModeattemptstocutthesentenceintothemostaccuratesegmentations,whichissuitablefortextanalysis. FullModegetsallthepossiblewordsfromthesentence.Fastbutnotaccurate. SearchEngineMode,basedontheAccurateMode,attemptstocutlongwordsintoseveralshortwords,whichcanraisetherecallrate.Suitableforsearchengines. SupportsTraditionalChinese Supportscustomizeddictionaries MITLicense Onlinedemo http://jiebademo.ap01.aws.af.cm/ (PoweredbyAppfog) Usage Fullyautomaticinstallation: easy_installjieba or pipinstalljieba Semi-automaticinstallation:Download http://pypi.python.org/pypi/jieba/ ,run pythonsetup.pyinstall afterextracting. Manualinstallation:placethe jieba directoryinthecurrentdirectoryorpython site-packages directory. importjieba. Algorithm Basedonaprefixdictionarystructuretoachieveefficientwordgraphscanning.Buildadirectedacyclicgraph(DAG)forallpossiblewordcombinations. Usedynamicprogrammingtofindthemostprobablecombinationbasedonthewordfrequency. Forunknownwords,aHMM-basedmodelisusedwiththeViterbialgorithm. MainFunctions Cut The jieba.cut functionacceptsthreeinputparameters:thefirstparameteristhestringtobecut;thesecondparameteris cut_all,controllingthecutmode;thethirdparameteristocontrolwhethertousetheHiddenMarkovModel. jieba.cut_for_search acceptstwoparameter:thestringtobecut;whethertousetheHiddenMarkovModel.Thiswillcutthesentenceintoshortwordssuitableforsearchengines. Theinputstringcanbeanunicode/strobject,orastr/bytesobjectwhichisencodedinUTF-8orGBK.NotethatusingGBKencodingisnotrecommendedbecauseitmaybeunexpectlydecodedasUTF-8. jieba.cut and jieba.cut_for_search returnsangenerator,fromwhichyoucanusea for looptogetthesegmentationresult(inunicode). jieba.lcut and jieba.lcut_for_search returnsalist. jieba.Tokenizer(dictionary=DEFAULT_DICT) createsanewcustomizedTokenizer,whichenablesyoutousedifferentdictionariesatthesametime. jieba.dt isthedefaultTokenizer,towhichalmostallglobalfunctionsaremapped. Codeexample:segmentation   Output:   Addacustomdictionary Loaddictionary Developerscanspecifytheirowncustomdictionarytobeincludedinthejiebadefaultdictionary.Jiebaisabletoidentifynewwords,butyoucanaddyourownnewwordscanensureahigheraccuracy. Usage： jieba.load_userdict(file_name) #file_nameisafile-likeobjectorthepathofthecustomdictionary Thedictionaryformatisthesameasthatof dict.txt:onewordperline;eachlineisdividedintothreepartsseparatedbyaspace:word,wordfrequency,POStag.If file_name isapathorafileopenedinbinarymode,thedictionarymustbeUTF-8encoded. ThewordfrequencyandPOStagcanbeomittedrespectively.Thewordfrequencywillbefilledwithasuitablevalueifomitted. Forexample:   ChangeaTokenizer's tmp_dir and cache_file tospecifythepathofthecachefile,forusingonarestrictedfilesystem. Example:  Modifydictionary Use add_word(word,freq=None,tag=None) and del_word(word) tomodifythedictionarydynamicallyinprograms. Use suggest_freq(segment,tune=True) toadjustthefrequencyofasinglewordsothatitcan(orcannot)besegmented. NotethatHMMmayaffectthefinalresult. Example:   KeywordExtraction importjieba.analyse jieba.analyse.extract_tags(sentence,topK=20,withWeight=False,allowPOS=()) sentence:thetexttobeextracted topK:returnhowmanykeywordswiththehighestTF/IDFweights.Thedefaultvalueis20 withWeight:whetherreturnTF/IDFweightswiththekeywords.ThedefaultvalueisFalse allowPOS:filterwordswithwhichPOSsareincluded.Emptyfornofiltering. jieba.analyse.TFIDF(idf_path=None) createsanewTFIDFinstance, idf_path specifiesIDFfilepath. Example(keywordextraction) https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/extract_tags.py DeveloperscanspecifytheirowncustomIDFcorpusinjiebakeywordextraction Usage： jieba.analyse.set_idf_path(file_name)#file_nameisthepathforthecustomcorpus CustomCorpusSample：https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/extra_dict/idf.txt.big SampleCode：https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/extract_tags_idfpath.py Developerscanspecifytheirowncustomstopwordscorpusinjiebakeywordextraction Usage： jieba.analyse.set_stop_words(file_name)#file_nameisthepathforthecustomcorpus CustomCorpusSample：https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/extra_dict/stop_words.txt SampleCode：https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/extract_tags_stop_words.py There'salsoa TextRank implementationavailable. Use: jieba.analyse.textrank(sentence,topK=20,withWeight=False,allowPOS=('ns','n','vn','v')) NotethatitfiltersPOSbydefault. jieba.analyse.TextRank() createsanewTextRankinstance. PartofSpeechTagging jieba.posseg.POSTokenizer(tokenizer=None) createsanewcustomizedTokenizer. tokenizer specifiesthejieba.Tokenizertointernallyuse. jieba.posseg.dt isthedefaultPOSTokenizer. TagsthePOSofeachwordaftersegmentation,usinglabelscompatiblewithictclas. Example:   ParallelProcessing Principle:Splittargettextbyline,assignthelinesintomultiplePythonprocesses,andthenmergetheresults,whichisconsiderablyfaster. BasedonthemultiprocessingmoduleofPython. Usage: jieba.enable_parallel(4) #Enableparallelprocessing.Theparameteristhenumberofprocesses. jieba.disable_parallel() #Disableparallelprocessing. Example: https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/parallel/test_file.py Result:Onafour-core3.4GHzLinuxmachine,doaccuratewordsegmentationonCompleteWorksofJinYong,andthespeedreaches1MB/s,whichis3.3timesfasterthanthesingle-processversion. Note thatparallelprocessingsupportsonlydefaulttokenizers, jieba.dt and jieba.posseg.dt. Tokenize:returnwordswithposition Theinputmustbeunicode Defaultmode     Searchmode     ChineseAnalyzerforWhoosh fromjieba.analyseimportChineseAnalyzer Example: https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/test_whoosh.py CommandLineInterface   Initialization Bydefault,Jiebadon'tbuildtheprefixdictionaryunlessit'snecessary.Thistakes1-3seconds,afterwhichitisnotinitializedagain.IfyouwanttoinitializeJiebamanually,youcancall:   Youcanalsospecifythedictionary(notsupportedbeforeversion0.28):   UsingOtherDictionaries ItispossibletouseyourowndictionarywithJieba,andtherearealsotwodictionariesreadyfordownload: Asmallerdictionaryforasmallermemoryfootprint: https://github.com/fxsjy/jieba/raw/master/extra_dict/dict.txt.small ThereisalsoabiggerdictionarythathasbettersupportfortraditionalChinese(繁體):https://github.com/fxsjy/jieba/raw/master/extra_dict/dict.txt.big Bydefault,anin-betweendictionaryisused,called dict.txt andincludedinthedistribution. Ineithercase,downloadthefileyouwant,andthencall jieba.set_dictionary('data/dict.txt.big') orjustreplacetheexisting dict.txt. Segmentationspeed 1.5MB/SecondinFullMode 400KB/SecondinDefaultMode TestEnv:Intel(R)Core(TM)[email protected]；《圍城》.txt . 多目標影象分割 «上一篇 iOS-手繪點下一篇» 相關推薦 python機器學習庫——結巴中文分詞 結巴中文分詞 安裝： pipinstalljieba1 特點： 支援三種分詞模式： 精確模... 結巴中文分詞的學習和使用 結巴分詞 演算法 (1)基於Trie樹結構實現高效的詞圖掃描，生成句子中漢字所有可能成詞情況所構成的有向無環圖（DAG)； (2)... 中文分詞學習整理 存儲常用riphar開發ictgithuberb數據主要分為兩大類 1.字符串匹配（掃描字符串），發現... 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