中文分词工具jieba分词器的使用 - 51CTO博客

jieba.cut和jieba.cut_for_search返回的结果都是一个可迭代的生成器，可以 ... jieba可以很方便地获取中文词性，通过jieba.posseg模块实现词性标注. 中文分词工具jieba分词器的使用 关注 CurryCoder 赞 收藏 评论 分享 微博 QQ 微信 文章目录 1.常见的中文分词工具 2.jieba分词算法主要有以下三种： 3.精确分词：精确模式试图将句子最精确地切开，精确分词也是默认的分词方式 4.全模式分词:把句子中所有的可能是词语的都扫描出来，速度非常快，但不能解决歧义。

5.搜索引擎模式：在精确模式的基础上，对长词再次进行划分，提高召回率Recall，适用于搜索引擎分词。

6.用lcut生成list 7.获取词性 8.并行分词 9.获取分词结果中词列表的topN 10.自定义添加词和字典 11.注意的地方 12.相关说明 中文分词工具jieba分词器的使用 原创 CurryCoder 2021-07-3010:59:16 博主文章分类：NLP ©著作权 文章标签 jieba 文章分类 其他 编程语言 ©著作权归作者所有：来自51CTO博客作者CurryCoder的原创作品，请联系作者获取转载授权，否则将追究法律责任中文分词工具jieba分词器的使用https://blog.51cto.com/u_13933750/3229854 1.常见的中文分词工具 中科院计算所的NLPIR 哈工大LTP 清华大学THULAC 斯坦福分词器 Hanlp分词器 jieba分词 IKAnalyzer 2.jieba分词算法主要有以下三种： 1.基于统计词典，构造前缀词典，基于前缀词典对句子进行切分，得到所有切分可能，根据切分位置，构造一个有向无环图(DAG) 2.针对DAG图，采用动态规划计算最大概率路径（最优可能的分词结果），根据最大概率路径分词 3.对新词（词库中没有的词），采用有汉字成词能力的HMM模型进行切分。

importjieba content="现在，机器学习和深度学习带动人工智能飞速的发展，并在图像处理、语音识别领域取得巨大成功。

" 3.精确分词：精确模式试图将句子最精确地切开，精确分词也是默认的分词方式 segs_1=jieba.cut(content,cut_all=False) print("/".join(segs_1)) 4.全模式分词:把句子中所有的可能是词语的都扫描出来，速度非常快，但不能解决歧义。

segs_2=jieba.cut(content,cut_all=True) print("/".join(segs_2)) 5.搜索引擎模式：在精确模式的基础上，对长词再次进行划分，提高召回率Recall，适用于搜索引擎分词。

segs_3=jieba.cut_for_search(content) print("/".join(segs_3)) 6.用lcut生成list jieba.cut和jieba.cut_for_search返回的结果都是一个可迭代的生成器，可以使用for循环来获得分词后得到的每个词语(unicode编码)。

jieba.lcut对cut的结果进行了封装，l代表list，即返回的结果是一个list集合。

同样的，用jieba.lcut_for_search()也直接返回list集合。

segs_4=jieba.lcut(content) print(segs_4) 7.获取词性 jieba可以很方便地获取中文词性，通过jieba.posseg模块实现词性标注 importjieba.possegaspsg [(x.word,x.flag)forxinpsg.lcut(content)] 8.并行分词 并行分词原理是为文本按行分隔后，分配到多个python进程并进行分词，最终归并结果。

并行分词仅支持默认分词器jieba.dt和jieba.posseg.dt,目前暂不支持windows系统。

jieba.enable_parallel(4)#开启并行分词模式，参数为并行进程数 jieba.disable_parallen()#关闭并行分词模式 9.获取分词结果中词列表的topN fromcollectionsimportCounter top5=Counter(segs_4).most_common(5) top5 10.自定义添加词和字典 默认情况下，使用默认分词，是识别不出来这句话中的“字节跳动”这个新词，这里使用用户字典提高分词的准确性。

txt="字节跳动是中国一家新兴的互联网公司。

" segs_5=jieba.lcut(txt) segs_5 添加一个新词到字典中，结果就不一样了 jieba.add_word("字节跳动") segs_6=jieba.lcut(txt) segs_6 但是，如果要添加很多个词语时，一个个添加效率就不高了。

这时候可以定义一个文件，然后通过load_userdict()函数，加载自定义词典，如下所示： txt1="火山小视频是字节跳动公司开发的一款应用软件。

" jieba.load_userdict("user_dict.txt")#user_dict.txt是自己创建的一个自定义的新词词典 segs_7=jieba.lcut(txt1) segs_7 11.注意的地方 jieba.cut()方法接收三个输入参数：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()方法接收两个参数：需要分词的字符串、是否使用HMM模型。

该方法适用于搜索引擎构建倒排索引的分词，细粒度较高。

12.相关说明 中文词性标注中的符号说明   赞 收藏 评论 分享 微博 QQ 微信 举报 上一篇：【SingletonPattern】设计模式之单例模式 下一篇：45jQuery中的常用API 举报文章 请选择举报类型 内容侵权 涉嫌营销 内容抄袭 违法信息 其他 具体原因 包含不真实信息 涉及个人隐私 原文链接（必填） 补充说明 0/200 上传截图 格式支持JPEG/PNG/JPG，图片不超过1.9M 取消 确认 已经收到您得举报信息，我们会尽快审核 提问和评论都可以，用心的回复会被更多人看到 评论 发布评论 全部评论 (0) 最热 最新 相关文章 关于词云可视化笔记二（jieba和中文词汇可视化） jieba是一个python实现的分词库，对中文有着很强大的分词能力。

通过版本一、二、四、五演示了如何一步步提升分词的可用性，当然一两天的功夫很难全部了解jieba的全部功能。

小程序 微信 大数据 jieba中文分词及文本词频统计 中文文本需要通过分词获得单个的词语，jieba库是优秀的中文分词第三方库，jieba提供三种分词模式。

jieba分词的三种模式精确模式：把文本精确的切分开，不存在冗余单词全模式：把文本中所有可能的词语都扫描出来，有冗余搜索引擎模式：在精确模式基础上，对长词再次切分代码示例：import... 词频统计 中文分词 jieba分词 搜索引擎 python Python使用结巴分词(jieba)提取关键词和词性标注方法及示例代码 本文主要Python中，使用结巴分词(jieba)进行关键词提取，和词性标注的方法，以及相关的示例代码。

原文地址：Python使用结巴分词(jieba)提取关键词和词性标注方法及示例代码... python 词性标注 示例代码 结巴分词 python用jieba模块分词实现关键词提取          人工智能大数据与深度学习 公众号：weic2c每个txt文件夹里面存放一个用户的全部微博数据，在result_all文件里面存放了全部用户的微博数据，这里实现读取每个用户的数据并为每个用户提取30个关键字。

将为每个用户提取出来的关键字存放在同一个文件topic_all.txt文 词频 读取文件 数据 solr中文分词mmseg4j使用例子,NGramTokenizerFactory solr中文分词mmseg4j使用例子 版权信息:可以任意转载,转载时请务必以超链接形式标明文章原文出处,即下面的声明. solr analyzer xml NLP之情感分析：基于python编程(jieba库)实现中文文本情感分析(得到的是情感评分) NLP之情感分析：基于python编程(jieba库)实现中文文本情感分析(得到的是情感评分)输出结果1、测试对象data1='今天上海的天气真好！我的心情非常高兴！如果去旅游的话我会非常兴奋！和你一起去旅游我会更加幸福！'data2='今天上海天气真差,非常讨厌下雨,把我冻坏了,心情太不高兴了,不高兴,我真的很生气！'data3='美国华裔科学家,祖籍江苏扬州市高邮县,... 情感分析 数据集 电子工程 Python分词工具——jieba jieba简介　　python在数据挖掘领域的使用越来越广泛。

想要使用python做文本分析，分词是必不可少的一个环节在python的第三方包里，jieba应该算得上是分词领域的佼佼者。

GitHub地址：​​​https://github.com/fxsjy/jieba​​​​安装方法​#全自动安装：easy_installjieba或者pipinstalljieba/pip3i 自定义 搜索引擎 python jieba:一款为中文分词而生的Python库 中文分词，通俗来说，就是将一句(段)话按一定的规则(算法)拆分成词语、成语、单个文字。

中文分词是很多应用技术的前置技术，如搜索引擎、机器翻译、词性标注、相似度分析等，都是先对文本信息分词处理，再用分词结果来搜索、翻译、对比等。

在Python中，最好用的中文分词库是jieba。

用“结巴”给一个中文分词库命名，非常生动形象，同时还带有一种程序员式的幽默感。

喜欢本文记得关注、收藏、点赞。

【注】代码、资料 python python开发 机器学习 中文分词 jieba ik分词和jieba分词哪个好_中文分词（jieba）和语料库制作（gensim） 参考链接：Gensim-文档和语料库本文的内容为以下两个部分： 文本分词（jieba）语料库制作（gensim） 结巴（jieba）分词 在自然语言处理领域中，分词和提取关键词都是对文本处理时通常要进行的步骤。

用Python语言对英文文本进行预处理时可选择NLTK库，中文文本预处理可选择jieba库。

结巴分词是基于统计的分词方法，它对给出大量已经分词的文本，利用统计机器学习模型学习词语切分的规律 knowledge 中文分词利器jieba和HanLP 前言从本文开始，我们进入实战部分。

首先，我们按照中文自然语言处理流程的第一步获取语料，然后重点进行中文分词的学习。

中文分词有很多种，常见的比如有中科院计算所NLPIR、哈工大LTP、清华大学THULAC、斯坦福分词器、Hanlp分词器、jieba分词、IKAnalyzer等。

这里针对jieba和HanLP分别介绍不同场景下的中文分词应用。

jieba分词jieba安装（1）Python2.x下jie hanlp 中文 分词 利器 Python分词、情感分析工具——SnowNLP 本文内容主要参考GitHub：https://github.com/isnowfy/snownlpwhat'sthe SnowNLP　　SnowNLP是一个python写的类库，可以方便的处理中文文本内容，是受到了TextBlob的启发而写的，由于现在大部分的自然语言处理库基本都是针对英文的，于是写了一个方便处理中文的类库，并且和TextBlob不同的是，这里没有用NLTK，所有的算法 词性标注 词频 ico 【Python爬虫】基于爬虫技术获取热搜数据保存至本地，并生成词云数据实现可视化 Python爬虫+词云数据生成 词云 python 数据 NLP之TEA：基于SnowNLP实现自然语言处理之对输入文本进行情感分析(分词→词性标注→拼音&简繁转换→情感分析→测试) NLP之TEA：基于SnowNLP实现自然语言处理之对输入文本进行情感分析(分词→词性标注→拼音&简繁转换→情感分析→测试)目录NLP分词NLP词性标注NLP情感分析—TEANLP常见功能(输出拼音、支持方法)NLP测试NLP分词sentence=u"今年春节档的电影，我尤其喜欢吴京主演... 情感分析 词性标注 自然语言处理 Python自然语言处理常用库——jieba库 一.分词1、jieba.cut方法接受四个输入参数①需要分词的字符串；②cut_all参数用来控制 paddle 分词器 自定义 Py之jieba：Python包之jieba包(中文分词最好的组件)简介、安装、使用方法之详细攻略 Py之jieba：Python包之jieba包(中文分词最好的组件)简介、安装、使用方法之详细攻略目录jieba简介jieba安装jieba使用方法jieba简介应该算得上是分词领域的佼佼者，想要使用python做文本分析，分词是必不可少的一个环节。

(1)支持三种分词模式：　　(1)精确模式：试图将句子最精确的切开，适合文本分析。

... python 自然语言处理 中文分词 文本分析 .net中文分词jieba.NET 简介平时经常用Python写些小程序。

在做文本分析相关的事情时免不了进行中文分词，于是就遇到了用Python实现的结巴中文分词。

jieba使用起来非常简单，同时分词的结果也令人印象深刻，有兴趣的可以到它的在线演示站点体验下（注意第三行文字）。

.net中文分词 .net 中文分词 搜索引擎 词性标注 Python：jieba中文分词的使用笔记 文档：https://github.com/fxsjy/jieba安装pipinstalljieba分词cut/lcut(self,sentence,cut_all=False,HMM=True,use_paddle=False)#参数:sentence需要分词的字符串；cut_all参数用来控制是否采用全模式；HMM paddle 词频 自定义 NLP之WordCloud：基于jieba+matplotlib库对一段文本生成词云图~~情人节最好的礼物(给你一张过去的词云图，看看那时我们的爱情) NLP之WordCloud：基于jieba+matplotlib库对一段文本生成词云图~~情人节最好的礼物(给你一张过去的词云图，看看那时我们的爱情)目录输出词云图结果输出文本统计设计思路实现代码Python词云图：情人节最好的礼物——给你一张过去的词云图，看看那时我们的爱情输出词云图结果... 词云 设计思路 背景颜色 自然语言处理特征提取 1.基本文本处理技能1.1分词  在语言中，语义的基本单元是单词。

在英语句子中已天然就已经分割成单词（空白符和标点符号隔开），而在汉语中字和字紧紧的连在一起。

所以我们需要进行分词。

分词有很多种算法：基于字符串匹配算法、基于理解的算法、基于统计的算法（如HMM和n-gram）等。

下面重点介绍第一种字符串匹配算法。

1.1.1分词的正向最大匹配  分词的正向最大匹配本质是基于分治和贪婪两种算 子段 自然语言 自然语言处理 CurryCoder 关注 私信 NLP分类的近期文章 简单好用的中文分词工具之HanLP的安装与使用 中文文本中的关键字提取算法总结 中文分词工具jieba分词器的使用 ubuntu16.04系统下安装fasttext文本分类库 如何在NLP领域应用卷积神经网络CNN 近期文章 1.结婚和年龄有直接关系吗？ 2.14Facade(门面)模式 3.14PS中的切图基本操作 4.08JavaScript中的函数 5.17综合案例之淘宝轮播图布局 热门文章 Chapter02-信息的存储-上 Chapter01-计算机系统漫游-下 Chapter02-整数的表示 Chapter01-计算机系统漫游-上 七日热门 编程语言 编程语言 编程语言 编程语言 编程语言 编程语言 C语言编程—编程实践 编程范式与编程语言 编程与编程语言分类 编程基础概念：编程语言 分类列表 更多 #前端开发95篇 #生活感悟6篇 #go语言之旅11篇 #微信小程序开发2篇 #Django2.08篇 相关标签 全部 django分词器 django分词器jieba elasticsearch分词器 es分词器 hanlp分词器 ik分词器 ik分词器分词原理 java中文分词器 java分词器 jieba中文分词python 文章目录 1.常见的中文分词工具 2.jieba分词算法主要有以下三种： 3.精确分词：精确模式试图将句子最精确地切开，精确分词也是默认的分词方式 4.全模式分词:把句子中所有的可能是词语的都扫描出来，速度非常快，但不能解决歧义。

5.搜索引擎模式：在精确模式的基础上，对长词再次进行划分，提高召回率Recall，适用于搜索引擎分词。

6.用lcut生成list 7.获取词性 8.并行分词 9.获取分词结果中词列表的topN 10.自定义添加词和字典 11.注意的地方 12.相关说明 签到送好礼 返回顶部 51CTO博客 首页 关注 热榜 订阅专栏 学堂 精培 鸿蒙社区 CTO训练营 51CTO 班级博客 登录注册 手机随时阅读 新人专享大礼包￥24 写文章 搜索历史 清空 热门搜索 查看【 】的结果 Copyright©2005-202251CTO.COM 版权所有京ICP证060544号 关于我们 官方博客 意见反馈 了解我们 全部文章 在线客服 网站地图 热门标签 友情链接 开源基础软件社区 51CTO学堂 51CTO