jieba分詞工具的使用

煩煩煩( ˇˍˇ )python

我只作 搬運工。。。。。git

jieba

"結巴"中文分詞:作最好的Python中文分詞組件 "Jieba"。github

Feature

  • 支持三種分詞模式:算法

    • 精確模式,試圖將句子最精確地切開,適合文本分析;windows

    • 全模式,把句子中全部的能夠成詞的詞語都掃描出來, 速度很是快,可是不能解決歧義;搜索引擎

    • 搜索引擎模式,在精確模式的基礎上,對長詞再次切分,提升召回率,適合用於搜索引擎分詞。雲計算

  • 支持繁體分詞spa

  • 支持自定義詞典(如何上傳本身的詞典呢,詞典的結構又是什麼樣子的呢)code

Algorithm

    • 基於Trie樹結構實現高效的詞圖掃描,生成句子中漢字全部可能成詞狀況所構成的有向無環圖(DAG)索引

    • 採用了動態規劃查找最大機率路徑, 找出基於詞頻的最大切分組合

    • 對於未登陸詞,採用了基於漢字成詞能力的HMM模型,使用了Viterbi算法

功能 1):分詞

  • jieba.cut方法接受兩個輸入參數: 1) 第一個參數爲須要分詞的字符串 2)cut_all參數用來控制是否採用全模式

  • jieba.cut_for_search方法接受一個參數:須要分詞的字符串,該方法適合用於搜索引擎構建倒排索引的分詞,粒度比較細

  • 注意:待分詞的字符串能夠是gbk字符串、utf-8字符串或者unicode

  • jieba.cut以及jieba.cut_for_search返回的結構都是一個可迭代的generator,可使用for循環來得到分詞後獲得的每個詞語(unicode),也能夠用list(jieba.cut(...))轉化爲list

代碼示例( 分詞 )

功能 2) :添加自定義詞典

      • 開發者能夠指定本身自定義的詞典,以便包含jieba詞庫裏沒有的詞。雖然jieba有新詞識別能力,可是自行添加新詞能夠保證更高的正確率

      • 用法: jieba.load_userdict(file_name) # file_name爲自定義詞典的路徑

      • 詞典格式和dict.txt同樣,一個詞佔一行;每一行分三部分,一部分爲詞語,另外一部分爲詞頻,最後爲詞性(可省略),用空格隔開

      • 範例:

  • 以前: 李小福 / 是 / 創新 / 辦 / 主任 / 也 / 是 / 雲 / 計算 / 方面 / 的 / 專家 /

功能 3) :關鍵詞提取

  • jieba.analyse.extract_tags(sentence,topK) #須要先import jieba.analyse

  • setence爲待提取的文本

  • topK爲返回幾個TF/IDF權重最大的關鍵詞,默認值爲20

代碼示例 (關鍵詞提取)

功能 4) : 詞性標註

        • 標註句子分詞後每一個詞的詞性,採用和ictclas兼容的標記法

        • 用法示例

功能 5) : 並行分詞

          • 原理:將目標文本按行分隔後,把各行文本分配到多個python進程並行分詞,而後歸併結果,從而得到分詞速度的可觀提高

          • 基於python自帶的multiprocessing模塊,目前暫不支持windows

          • 用法:

            • jieba.enable_parallel(4) # 開啓並行分詞模式,參數爲並行進程數

            • jieba.disable_parallel() # 關閉並行分詞模式

          • 例子: https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/parallel/test_file.py

          • 實驗結果:在4核3.4GHz Linux機器上,對金庸全集進行精確分詞,得到了1MB/s的速度,是單進程版的3.3倍。

功能 6) : Tokenize:返回詞語在原文的起始位置

          • 注意,輸入參數只接受unicode

          • 默認模式

功能 7) : ChineseAnalyzer for Whoosh搜索引擎

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