初学者|知否?知否?一文学会Jieba使用方法

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我始终觉得，入门学习一件事情最好的方式就是实践，加之现在python如此好用，有越来越多的不错nlp的python库，所以接下来的一段时间里，让我们一起来感受一下这些不错的工具。后面代码我均使用jupyter编辑。先来罗列一波：jieba、hanlp、snownlp、Stanfordcorenlp、spacy、pyltp、nltk、Textblob等等…今天从jieba开始吧，let's begin。

简介

“结巴”中文分词，做最好的 Python 中文分词组件。主要功能包括分词、词性标注、关键词抽取等。

Github地址:https://github.com/fxsjy/jieba

支持繁体分词、支持自定义词典、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。

实战

1.分词

# 支持三种分词模式（默认是精确模式）import jiebasegfull_list = jieba.cut("我爱自然语言处理技术！", cut_all=True)print("Full Mode: " + " ".join(segfull_list))  # 全模式segdef_list = jieba.cut("我爱自然语言处理技术!", cut_all=False)print("Default Mode: " + "  ".join(segdef_list))  # 精确模式seg_search_list = jieba.cut_for_search("我爱自然语言处理技术!")  # 搜索引擎模式print("Search Mode:" + " ".join(seg_search_list))Building prefix dict from the default dictionary ...Loading model from cache C:\Users\yuquanle\AppData\Local\Temp\jieba.cacheLoading model cost 0.830 seconds.Prefix dict has been built succesfully.Full Mode: 我 爱 自然 自然语言 语言 处理 技术  Default Mode: 我  爱  自然语言  处理  技术  !Search Mode:我 爱 自然 语言 自然语言 处理 技术 !
import jieba
segfull_list = jieba.cut("我爱自然语言处理技术！", cut_all=True)
print("Full Mode: " + " ".join(segfull_list))  # 全模式

segdef_list = jieba.cut("我爱自然语言处理技术!", cut_all=False)
print("Default Mode: " + "  ".join(segdef_list))  # 精确模式

seg_search_list = jieba.cut_for_search("我爱自然语言处理技术!")  # 搜索引擎模式
print("Search Mode:" + " ".join(seg_search_list))
Building prefix dict from the default dictionary ...
Loading model from cache C:\Users\yuquanle\AppData\Local\Temp\jieba.cache
Loading model cost 0.830 seconds.
Prefix dict has been built succesfully.


Full Mode: 我 爱 自然 自然语言 语言 处理 技术  
Default Mode: 我  爱  自然语言  处理  技术  !
Search Mode:我 爱 自然 语言 自然语言 处理 技术 !

# 参数：# sentence：待分析文本；# topK：返回几个 TF/IDF 权重最大的关键词，默认值为 20# withWeight：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import jieba.analysesentence = "我爱自然语言处理技术!"tags = jieba.analyse.extract_tags(sentence, withWeight=True, topK=2, allowPOS=())print(tags)[('自然语言', 3.4783139164), ('处理', 1.8036185524533332)]
# sentence：待分析文本；
# topK：返回几个 TF/IDF 权重最大的关键词，默认值为 20
# withWeight：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
import jieba.analyse
sentence = "我爱自然语言处理技术!"
tags = jieba.analyse.extract_tags(sentence, withWeight=True, topK=2, allowPOS=())
print(tags)

[('自然语言', 3.4783139164), ('处理', 1.8036185524533332)]

# 参数：# allowPOS：默认过滤词性jieba.analyse.textrank(sentence, topK=1, withWeight=False, allowPOS=('ns', 'n', 'vn', 'v'))['技术']
# allowPOS：默认过滤词性
jieba.analyse.textrank(sentence, topK=1, withWeight=False, allowPOS=('ns', 'n', 'vn', 'v'))

['技术']

import jieba.posseg as psegsentence = "我爱自然语言处理！"words = pseg.cut(sentence)for word, flag in words:        print('%s %s' % (word, flag))我 r爱 v自然语言 l处理 v！ xas pseg
sentence = "我爱自然语言处理！"
words = pseg.cut(sentence)
for word, flag in words:    
    print('%s %s' % (word, flag))

我 r
爱 v
自然语言 l
处理 v
！ x

result = jieba.tokenize(u'我爱自然语言处理')for tk in result:    print("word %s\t\t start: %d \t\t end:%d" % (tk[0],tk[1],tk[2]))word 我       start: 0        end:1word 爱       start: 1        end:2word 自然语言        start: 2        end:6word 处理      start: 6        end:8
for tk in result:
    print("word %s\t\t start: %d \t\t end:%d" % (tk[0],tk[1],tk[2]))

word 我       start: 0        end:1
word 爱       start: 1        end:2
word 自然语言        start: 2        end:6
word 处理      start: 6        end:8

The End

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