jieba分词器

时间：2022-06-25 17:54:57

始终觉得官方文档是最好的学习途径。嗯，我只是一个大自然的搬运工。传送门https://github.com/fxsjy/jieba

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。
 # encoding=utf-8
 import jieba

 seg_list = jieba.cut("我来到北京清华大学", cut_all=True)
 print("Full Mode: " + "/ ".join(seg_list))  # 全模式

 seg_list = jieba.cut("我来到北京清华大学", cut_all=False)
 print("Default Mode: " + "/ ".join(seg_list))  # 精确模式

 seg_list = jieba.cut("他来到了网易杭研大厦")  # 默认是精确模式
 print(", ".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")  # 搜索引擎模式
 print(", ".join(seg_list))

结果：

 【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

2.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
 import sys
 sys.path.append('../')

 import jieba
 import jieba.analyse
 from optparse import OptionParser

 USAGE = "usage:    python extract_tags.py [file name] -k [top k]"

 parser = OptionParser(USAGE)
 parser.add_option("-k", dest="topK")
 opt, args = parser.parse_args()

 if len(args) < 1:
     print(USAGE)
     sys.exit(1)

 file_name = args[0]

 if opt.topK is None:
     topK = 10
 else:
     topK = int(opt.topK)

 content = open(file_name, 'rb').read()

 tags = jieba.analyse.extract_tags(content, topK=topK)

 print(",".join(tags))

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