• Python 结巴分词(1)分词


    利用结巴分词来进行词频的统计,并输出到文件中。

    结巴分词github地址:结巴分词

    结巴分词的特点:

    • 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

    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

    分词参数:

    • ieba.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。

    用户词典:

    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。
    • 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。

    用户词典:userdict.dict

    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
    石墨烯

    分词代码:fenci.py

     1 #encoding=utf-8
     2 from __future__ import print_function, unicode_literals
     3 import sys
     4 sys.path.append("../")
     5 import jieba
     6 jieba.load_userdict("userdict.txt")#导入用户自定义词典
     7 import jieba.posseg as pseg
     8 
     9 # jieba.add_word('石墨烯')#动态添加自定义单词
    10 jieba.add_word('凱特琳')
    11 jieba.del_word('自定义词')
    12 jieba.add_word("易风化")
    13 
    14 test_sent = (
    15 "磷酸氢二钠在空气中易风化,常温时放置于空气中失去约5个结晶水而形成七水物,加热至100℃时失去全部结晶水而成无水物
    "
    16 "例如我输入一个带“韩玉赏鉴”的标题,在自定义词库中也增加了此词为N类
    "
    17 "「台中」正確應該不會被切開。mac上可分出「石墨烯」;此時又可以分出來凱特琳了。"
    18 )
    19 words = jieba.cut(test_sent)
    20 print('/'.join(words))
    21 
    22 print("="*40)
    23 
    24 result = pseg.cut(test_sent)
    25 
    26 for w in result:
    27     print(w.word, "/", w.flag, ", ", end=' ')#标注词性
    28 
    29 print("
    " + "="*40)
    30 
    31 terms = jieba.cut('easy_install is great')
    32 print('/'.join(terms))
    33 terms = jieba.cut('python 的正则表达式是好用的')
    34 print('/'.join(terms))
    35 
    36 print("="*40)
    37 # test frequency tune
    38 testlist = [
    39 ('今天天气不错', ('今天', '天气')),
    40 ('如果放到post中将出错。', ('', '')),
    41 ('我们中出了一个叛徒', ('', '')),
    42 ]
    43 
    44 for sent, seg in testlist:
    45     print('/'.join(jieba.cut(sent, HMM=False)))
    46     word = ''.join(seg)
    47     print('%s Before: %s, After: %s' % (word, jieba.get_FREQ(word), jieba.suggest_freq(seg, True)))
    48     print('/'.join(jieba.cut(sent, HMM=False)))
    49     print("-"*40)

    结果:

    Building prefix dict from the default dictionary ...
    Loading model from cache c:userswangyuguangappdatalocal	empjieba.cache
    Loading model cost 0.363 seconds.
    Prefix dict has been built succesfully.
    磷酸氢二钠/在/空气/中/易风化/,/常温/时/放置/于/空气/中/失去/约/5/个/结晶水/而/形成/七水物/,/加热/至/100/℃/时/失去/全部/结晶水/而成/无水/物/
    /例如/我/输入/一个/带/“/韩玉赏鉴/”/的/标题/,/在/自定义词/库中/也/增加/了/此/词为/N/类/
    /「/台中/」/正確/應該/不會/被/切開/。/mac/上/可/分出/「/石墨烯/」/;/此時/又/可以/分出/來/凱特琳/了/========================================
    磷酸氢二钠 / nz ,  在 / p ,  空气 / n ,  中 / f ,  易风化 / x ,  , / x ,  常温 / n ,  时 / n ,  放置 / v ,  于 / p ,  空气 / n ,  中 / f ,  失去 / v ,  约 / d ,  5 / m ,  个 / m ,  结晶水 / n ,  而 / c ,  形成 / v ,  七 / m ,  水物 / n ,  , / x ,  加热 / v ,  至 / p ,  100 / m ,  ℃ / x ,  时 / n ,  失去 / v ,  全部 / n ,  结晶水 / n ,  而 / c ,  成 / v ,  无水 / v ,  物 / zg ,  
     / x ,  例如 / v ,  我 / r ,  输入 / v ,  一个 / m ,  带 / v ,  “ / x ,  韩玉赏鉴 / nz ,  ” / x ,  的 / uj ,  标题 / n ,  , / x ,  在 / p ,  自定义词 / n ,  库中 / nrt ,  也 / d ,  增加 / v ,  了 / ul ,  此 / r ,  词 / n ,  为 / p ,  N / eng ,  类 / q ,  
     / x ,  「 / x ,  台中 / s ,  」 / x ,  正確 / ad ,  應該 / v ,  不 / d ,  會 / v ,  被 / p ,  切開 / ad ,  。 / x ,  mac / eng ,  上 / f ,  可 / v ,  分出 / v ,  「 / x ,  石墨烯 / x ,  」 / x ,  ; / x ,  此時 / c ,  又 / d ,  可以 / c ,  分出 / v ,  來 / zg ,  凱特琳 / nz ,  了 / ul ,  。 / x ,  
    ========================================
    easy_install/ /is/ /great
    python/ /的/正则表达式/是/好用/========================================
    今天天气/不错
    今天天气 Before: 3, After: 0
    今天天气/不错
    ----------------------------------------
    如果/放到/post/中将/出错/。
    中将 Before: 763, After: 494
    如果/放到/post/中/将/出错/----------------------------------------
    我们/中/出/了/一个/叛徒
    中出 Before: 3, After: 3
    我们/中/出/了/一个/叛徒
    ----------------------------------------
    
    Process finished with exit code 0
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