1. GitHub:https://github.com/fxsjy/jieba
2.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 list
- jieba.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。
代码示例
# encoding=utf-8import jiebaseg_list = jieba.cut("我来到北京清华大学", cut_all=True)print("Full Mode: " + "/ ".join(seg_list)) # 全模式seg_list = jieba.cut("我来到北京清华大学", cut_all=False)print("Default Mode: " + "/ ".join(seg_list)) # 精确模式seg_list = jieba.cut("他来到了网易杭研大厦") # 默认是精确模式print(", ".join(seg_list))seg_list = jieba.cut_for_search("小明硕士毕业于中国科学院计算所,后在日本京都大学深造") # 搜索引擎模式print(", ".join(seg_list))输出:
【全模式】: 我/ 来到/ 北京/ 清华/ 清华大学/ 华大/ 大学
【精确模式】: 我/ 来到/ 北京/ 清华大学
【新词识别】:他, 来到, 了, 网易, 杭研, 大厦 (此处,“杭研”并没有在词典中,但是也被Viterbi算法识别出来了)
【搜索引擎模式】: 小明, 硕士, 毕业, 于, 中国, 科学, 学院, 科学院, 中国科学院, 计算, 计算所, 后, 在, 日本, 京都, 大学, 日本
3. 添加自定义词典
- 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。
例如:
创新办 3 i
云计算 5
凱特琳 nz
台中
更改分词器(默认为 jieba.dt)的 tmp_dir 和 cache_file 属性,可分别指定缓存文件所在的文件夹及其文件名,用于受限的文件系统。
范例:
自定义词典: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 / 创新 / 办 / 主任 / 也 / 是 / 云 / 计算 / 方面 / 的 / 专家 /
加载自定义词库后: 李小福 / 是 / 创新办 / 主任 / 也 / 是 / 云计算 / 方面 / 的 / 专家 /
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。
代码示例:
>>> print('/'.join(jieba.cut('如果放到post中将出错。', HMM=False)))如果/放到/post/中将/出错/。>>> jieba.suggest_freq(('中', '将'), True)494>>> print('/'.join(jieba.cut('如果放到post中将出错。', HMM=False)))如果/放到/post/中/将/出错/。>>> print('/'.join(jieba.cut('「台中」正确应该不会被切开', HMM=False)))「/台/中/」/正确/应该/不会/被/切开>>> jieba.suggest_freq('台中', True)69>>> print('/'.join(jieba.cut('「台中」正确应该不会被切开', HMM=False)))「/台中/」/正确/应该/不会/被/切开- "通过用户自定义词典来增强歧义纠错能力" --- https://github.com/fxsjy/jieba/issues/14
import jieba.analyse
- 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
- 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
- jieba.analyse.TFIDF(idf_path=None) 新建 TFIDF 实例,idf_path 为 IDF 频率文件
代码示例 (关键词提取)
https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/extract_tags.py
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
- 自定义语料库示例: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
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
- 自定义语料库示例: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
关键词一并返回关键词权重值示例
4.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
算法论文: TextRank: Bringing Order into Texts
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