python -jieba 安装+分词+定位

时间：2023-03-10 06:34:10
python -jieba 安装+分词+定位

1、jieba 库安装

　　方法1：全自动安装（容易失败）：easy_install jieba 或者 pip install jieba / pip3 install jieba
　　方法2：半自动安装（推荐）：先下载 https://github.com/fxsjy/jieba ——>解压文件——>运行CMD——>（1）先定位到解压文件路径（注意：路径前有个磁盘字符cd/d）——>（2）再输入 python setup.py install 回车安装（或者pip install setup.py 格式）（如果回车后，出现错误：“python不是内部或者外部命令”，则是缺失系统环境变量，需要添加一下。见之前的文章：如何添加系统环境变量？）

python -jieba 安装+分词+定位

python -jieba 安装+分词+定位

　　方法3：手动安装：将 jieba 目录放置于当前目录或者 site-packages 目录

2、分词 |标签　

　　2.1 jieba 特点

　　　　（1）支持三种分词模式：

      • 精确模式（默认），试图将句子最精确地切开，适合文本分析（不在词典中的新词也可以被识别）；
      • 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（查全率），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

　　2.2 jieba 主要功能

    • jieba.cut （或jieba.lcut）方法接受三个输入参数: 需要分词的字符串；cut_all =False/True 参数用来控制是否采用全模式；HMM =False/True参数 用来控制是否使用 HMM 模型。
    • jieba.cut_for_search（或jieba.lcut_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。
    • 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。

　　　　注意：

　　　　（1）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。
　　　　（2）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)。而用jieba.lcut 以及 jieba.lcut_for_search 直接返回 list。

　　2.3 分词

　　代码示例：

 ###d导入模块

 import jieba

 seg_list = jieba.cut("我硕士毕业于中国科学院计算所，后来来到了杭州网易杭研大厦")  # 默认是精确模式

 print('【默认模式】：'+"/ ".join(seg_list))

 seg_list = jieba.cut("我硕士毕业于中国科学院计算所，后来来到了杭州网易杭研大厦", cut_all=False)

 print("【精确模式】: " + "/ ".join(seg_list))  # 精确模式

 seg_list = jieba.cut("我硕士毕业于中国科学院计算所，后来来到了杭州网易杭研大厦", cut_all=True)

 print("【全模式】: " + "/ ".join(seg_list))  # 全模式

 seg_list = jieba.cut_for_search("我硕士毕业于中国科学院计算所，后来来到了杭州网易杭研大厦")  # 搜索引擎模式

 print('【搜索引擎模式】：'+"/ ".join(seg_list))

　　输出：

【默认模式】：我/ 硕士/ 毕业/ 于/ 中国科学院/ 计算所/ ，/ 后来/ 来到/ 了/ 杭州/ 网易/ 杭研/ 大厦

【精确模式】: 我/ 硕士/ 毕业/ 于/ 中国科学院/ 计算所/ ，/ 后来/ 来到/ 了/ 杭州/ 网易/ 杭研/ 大厦

【全模式】: 我/ 硕士/ 毕业/ 于/ 中国/ 中国科学院/ 科学/ 科学院/ 学院/ 计算/ 计算所/ / / 后来/ 来来/ 来到/ 了/ 杭州/ 杭州网/ 网易/ 杭/ 研/ 大厦

【搜索引擎模式】：我/ 硕士/ 毕业/ 于/ 中国/ 科学/ 学院/ 科学院/ 中国科学院/ 计算/ 计算所/ ，/ 后来/ 来到/ 了/ 杭州/ 网易/ 杭研/ 大厦

　　2.4 分词&标签

### 分词+标签

import jieba

import jieba.posseg as pseg

words=pseg.cut("*明天会更好")

for w in words:

    print(w.word,w.flag)

　　输出：

* n

明天 t

会 v

更好 d

3、定位

　　代码示例：

import jieba

global g_mode

g_mode="default"

result = jieba.tokenize(u'杭州的房价越来越高了。')  # result = jieba.tokenize(test_sent,mode=g_mode,HMM=False)

for t in result:

    print("word %s\t\t start: %d \t\t end:%d" % (t[0],t[1],t[2]))

　　输出：

 word 杭州         start: 0          end:2

 word 的         start: 2          end:3

 word 房价         start: 3          end:5

 word 越来越         start: 5          end:8

 word 高         start: 8          end:9

 word 了         start: 9          end:10

 word 。         start: 10          end:11

　

4、分词&词频统计（可通用）

### 分词 ####

# 导入jieba分词库

import jieba 

# 打开文件

f=open('C:/Users/Administrator/Desktop/test.txt','r')  # 以读的模式打开文件

all_words=[]

# 读取&分词

for s in f.readlines():

#     line_words=jieba.lcut(s) # 采用精准分词，返回一个list

    line_words=jieba.lcut_for_search(s) # 采用搜索分词，返回一个list

    all_words.extend(line_words)

f.close()

print('【分词】' ,all_words)  

all_words.sort()

print('【分词排序】',all_words)

set_all_words=list(set(all_words))

set_all_words.sort()

print('【分词去重】',set_all_words)

# 将分词好的写入另一个文件

f2=open('C:/Users/Administrator/Desktop/key_words.txt','w') # 以写的模式打开另一个文件

join_all_words ='/n'.join(all_words)   # 以指定的字符将列表中的字符连接成字符串

print('【写入另一文件】',join_all_words)

f2.write(join_all_words) # 写入

f2.close()

　　输出：

【分词】 ['杭州', '州市', '杭州市', '昨天', '举办', '了', '一场', '比赛', '。', '你', '是', '杭州', '杭州人', '吗', '？']

【分词排序】 ['。', '一场', '举办', '了', '你', '吗', '州市', '昨天', '是', '杭州', '杭州', '杭州人', '杭州市', '比赛', '？']

【分词去重】 ['。', '一场', '举办', '了', '你', '吗', '州市', '昨天', '是', '杭州', '杭州人', '杭州市', '比赛', '？']

【写入另一文件】 。/n一场/n举办/n了/n你/n吗/n州市/n昨天/n是/n杭州/n杭州/n杭州人/n杭州市/n比赛/n？
### 词频统计 ###

# 方法一：统计各分词在源文件中出现的频数

def f_key_words_cnts(file_name,key_words):

    d=dict.fromkeys(key_words,0) #创建个字典

    f=open(file_name,'r')

    for s in f.readlines():

        for name in d:

            d[name]=d[name]+s.count(name)

    return d

    f.close()

r=f_key_words_cnts('C:/Users/Administrator/Desktop/test.txt',set_all_words) # 注意，输入参数分别是源文件&去重后的分词列表

print(r)

　　输出：

{'。': 1, '一场': 1, '举办': 1, '了': 1, '你': 1, '吗': 1, '州市': 1, '昨天': 1, '是': 1, '杭州': 2, '杭州人': 1, '杭州市': 1, '比赛': 1, '？': 1}

　

 其他分词&词频统计工具拓展：

语料库在线，自动分词&词性标注&词频统计：http://corpus.zhonghuayuwen.org/CpsWParser.aspx

词云统计（推荐）：http://cloud.niucodata.com/

制作词云图：https://wordart.com/create

图悦：http://www.picdata.cn/picdata/index.php#






















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