python之jieba分词库使用

目录

• • • 一. 介绍
    • • A. 什么是jieba库
      • B. jieba库的特点和优势
      • C. 安装jieba库
    • 二. 分词基础
    • • A. 字典加载
      • B. 分词模式
      • C. 使用示例
    • 三. 自定义词典
    • • A. 添加词语
      • B. 载入自定义词典
      • C. 使用示例
    • 四. 关键词提取
    • • A. 基于TF-IDF算法的关键词提取
      • B. 基于TextRank算法的关键词提取
      • C. 使用示例
    • 五. 词性标注
    • • A. 词性标注集
      • B. 使用示例
    • 六. 并行分词
    • • A. 并行分词的优势
      • B. 并行分词使用示例
    • 七. Tokenize接口
    • • A. 默认模式
      • B. 搜索引擎模式
      • C. 返回结果格式
      • D. 使用示例
    • 八. 总结

一. 介绍

A. 什么是jieba库

• jieba库是一款开源的中文分词工具，能够将中文文本切分成词语。

B. jieba库的特点和优势

• 支持四种分词模式：精确模式、全模式、搜索引擎模式和paddle模式。
• 提供自定义词典功能，可以添加、删除词语。
• 支持关键词提取和词性标注。
• 提供Tokenize接口，可以获取每个词语的起始位置和词性。
• 支持并行分词，提高分词速度。

C. 安装jieba库

• 在命令行中使用pip安装jieba库：

  pip install jieba

二. 分词基础

A. 字典加载

• jieba库内置了一个默认的词典，可以直接使用。

• 也可以使用自定义的词典，通过jieba.load_userdict(file_path)加载。

B. 分词模式

1. 精确模式
   • 精确模式是将文本按照最大概率进行切分，效果较好。
   • 使用方法：jieba.cut(sentence)，返回一个可迭代的分词结果。
2. 全模式
   • 全模式将文本中所有可能的词语都切分出来，可能存在冗余。
   • 使用方法：jieba.cut(sentence, cut_all=True)，返回一个可迭代的分词结果。
3. 搜索引擎模式
   • 搜索引擎模式根据词语的位置进行切分，适合搜索引擎分词。
   • 使用方法：jieba.cut_for_search(sentence)，返回一个可迭代的分词结果。
4. paddle模式
   • 利用PaddlePaddle深度学习框架，训练序列标注（双向GRU）网络模型实现分词。同时支持词性标注。paddle模式使用需安装paddlepaddle-tiny，pip install paddlepaddle-tiny==1.6.1。目前paddle模式支持jieba v0.40及以上版本。jieba v0.40以下版本，请升级jieba，pip install jieba --upgrade 。

C. 使用示例

# encoding=utf-8import jieba# 启动paddle模式。 0.40版之后开始支持，早期版本不支持jieba.enable_paddle()strs=["我来到北京清华大学","乒乓球拍卖完了","中国科学技术大学"]for str in strs:    seg_list = jieba.cut(str,use_paddle=True) # 使用paddle模式    print("Paddle Mode: " + '/'.join(list(seg_list)))# 全模式seg_list = jieba.cut("我来到北京清华大学", cut_all=True)print("Full Mode: " + "/ ".join(seg_list))# 精确模式seg_list = jieba.cut("我来到北京清华大学", cut_all=False)print("Default Mode: " + "/ ".join(seg_list))# 默认是精确模式seg_list = jieba.cut("他来到了网易杭研大厦")print(", ".join(seg_list))# 搜索引擎模式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(", ".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, 日本京都大学, 深造

三. 自定义词典

A. 添加词语

• 使用 add_word(word, freq=None, tag=None) 和 del_word(word) 可在程序中动态修改词典。

B. 载入自定义词典

• 如果有一个包含自定义词语的文件，可以使用jieba.load_userdict(file_path)方法加载该文件，并将其中的词语加入到词典中。

C. 使用示例

import jieba# 添加单个词语到词典中jieba.add_word("自然语言处理")# 载入自定义词典文件jieba.load_userdict("custom_dict.txt")sentence = "我爱自然语言处理"# 分词结果包含自定义词语seg_list = jieba.cut(sentence)print("/".join(seg_list))  # 输出: 我/爱/自然语言处理

四. 关键词提取

A. 基于TF-IDF算法的关键词提取

• jieba库提供了基于TF-IDF算法的关键词提取方法jieba.extract_tags(sentence, topK=10)，用于从文本中提取关键词。
• topK参数指定返回的关键词数量，默认为10。

B. 基于TextRank算法的关键词提取

• jieba库还提供了基于TextRank算法的关键词提取方法jieba.textrank(sentence, topK=10)，也可以用于从文本中提取关键词。
• topK参数指定返回的关键词数量，默认为10。

C. 使用示例

import jiebasentence = "自然语言处理是人工智能领域的重要技术之一"# 基于TF-IDF算法的关键词提取keywords = jieba.extract_tags(sentence, topK=5)print(keywords)  # 输出: ['自然语言处理', '人工智能', '技术', '领域', '重要']# 基于TextRank算法的关键词提取keywords = jieba.textrank(sentence, topK=5)print(keywords)  # 输出: ['技术', '重要', '领域', '自然语言处理', '人工智能']

五. 词性标注

A. 词性标注集

• jieba库支持对分词结果进行词性标注，使用的是jieba库内置的词性标注集。

B. 使用示例

import jiebaimport jieba.posseg as pseg# 分词并进行词性标注words = pseg.cut("自然语言处理很有趣") #jieba默认模式jieba.enable_paddle() #启动paddle模式。 0.40版之后开始支持，早期版本不支持words = pseg.cut("我爱北京天安门",use_paddle=True) #paddle模式for word, flag in words:    print(word, flag)# 输出:# 自然语言 l# 处理 v# 很 d# 有趣 a

paddle模式词性标注对应表如下：

paddle模式词性和专名类别标签集合如下表，其中词性标签 24 个（小写字母），专名类别标签 4 个（大写字母）。

六. 并行分词

A. 并行分词的优势

• jieba库支持并行分词，能够利用多核CPU提高分词速度。
• 并行分词使用的是基于python多进程的方式，需要在分词前调用jieba.enable_parallel()启用并行分词，之后可以正常使用分词功能。

B. 并行分词使用示例

import jiebajieba.enable_parallel(4)  # 启用并行分词，使用4个进程sentence = "自然语言处理很有趣"# 分词结果seg_list = jieba.cut(sentence)print("/".join(seg_list))# 输出: 自然/语言/处理/很/有趣jieba.disable_parallel()  # 关闭并行分词

七. Tokenize接口

A. 默认模式

• jieba库提供了Tokenize接口jieba.tokenize(sentence, mode='default')，用于获取每个词语的起始位置和词性。
• 默认模式下，返回结果包含词语、词语在文本中的起始位置和结束位置。

B. 搜索引擎模式

• 在Tokenize接口中，可以选择搜索引擎模式，通过mode='search'参数指定。
• 搜索引擎模式下，返回结果还包含分词的偏移量，适用于搜索引擎等应用场景。

C. 返回结果格式

• Tokenize接口返回的结果是一个可迭代的生成器，每个生成器元素都是一个元组，包含词语、起始位置、结束位置和词性（可选）。

D. 使用示例

import jiebasentence = "自然语言处理很有趣"# 默认模式下的Tokenize接口tokens = jieba.tokenize(sentence)for tk in tokens:    word = tk[0]    start_index = tk[1]    end_index = tk[2]    print(word, start_index, end_index)# 输出:# 自然语言 0 4# 处理 4 6# 很 6 7# 有趣 7 9# 搜索引擎模式下的Tokenize接口tokens = jieba.tokenize(sentence, mode='search')for tk in tokens:    word = tk[0]    start_index = tk[1]    end_index = tk[2]    print(word, start_index, end_index)# 输出:# 自然 0 2# 语言 2 4# 处理 4 6# 很 6 7# 有趣 7 9

八. 总结

本教程介绍了Python中jieba库的基本使用方法和常用功能，包括分词基础、自定义词典、关键词提取、词性标注、并行分词和Tokenize接口。通过学习和掌握这些功能，你可以在中文文本处理中灵活应用jieba库，实现有效的分词、关键词提取和词性标注等任务。

在使用jieba库时，你可以根据具体需求选择不同的分词模式，如精确模式、全模式和搜索引擎模式。还可以通过自定义词典添加特定词语，提高分词的准确性。关键词提取功能可以帮助你从文本中提取出重要的关键词，有助于文本理解和信息提取。词性标注功能可以标注每个词语的词性，对于一些需要深入分析的任务很有帮助。Tokenize接口可以提供词语的起始位置和词性信息，适用于一些特定的应用场景。并行分词功能可以充分利用多核CPU，提高分词速度。

希望这个教程对你有帮助！通过学习和实践，你将能够熟练使用jieba库进行中文文本处理和分析。

---

• 📢博客主页：https://blog.csdn.net/qq233325332
• 📢欢迎点赞 👍 收藏 ⭐留言 📝 如有错误敬请指正！
• 📢本文由 陌北v1 原创，首发于 CSDN博客🙉
• 📢停下休息的时候不要忘了别人还在奔跑，希望大家抓紧时间学习，全力奔赴更美好的生活✨

来源地址：https://blog.csdn.net/qq233325332/article/details/131371005