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 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。

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 jieba


def 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 word


if __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 jieba


def 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 word


if __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 jieba


def 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 word


if __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 psg


def 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 psg


def 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.word


if __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)