jieba分词

1.在github上对于jieba的介绍是非常全的，以后一定养成一个看官网的习惯！！学英语啊，学英语

中文分词是中文NLP的第一步，一个优秀的分词系统取决于足够的语料和完善的模型，很多机构和公司也都会开发和维护自己的分词系统，虽然jieba分词的性能并不是最优秀的，但它开源免费、使用简单、功能丰富，并且支持多种编程语言实现。

https://github.com/fxsjy/jieba

本文主要来自readme文档

一、特点

1、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

2、支持繁体分词

3、支持自定义词典

4、MIT 授权协议

三、安装说明

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

四、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

五、主要功能：1、分词；2、添加自定义字典；3、关键词提取；4、词性标注；5、并行分词；6、Tokenize：返回词语在原文的起止位置；7、ChineseAnalyzer for Whoosh 搜索引擎；

 1、分词

01、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
02、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
03、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
04、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
05、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。

#encoding=utf-8
import jieba
seg_list = jieba.cut("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",cut_all=True)
print ("full mode 全模式：" + "/".join(seg_list))

seg_list = jieba.cut("我来到北京清华大学",cut_all=False)
print("Default mode#精确模式：",'/'.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")
print ("search mode#搜索模式，全模式基础上对长词进行切分:" ,'/'.join(seg_list))



jieba.cut()和jieba.cut_for_search()返回的是一个可以迭代的对象

 2、添加自定义字典

3、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=())
  • 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

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

基本思想:

1. 将待抽取关键词的文本进行分词
2. 以固定窗口大小(默认为5，通过span属性调整)，词之间的共现关系，构建图
3. 计算图中节点的PageRank，注意是无向带权图

六、分词速度

七、常见问题