煩煩煩( ˇˍˇ )python
我只作 搬運工。。。。。git
"結巴"中文分詞:作最好的Python中文分詞組件 "Jieba"。github
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
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
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 )
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:
加載自定義詞庫後: 李小福 / 是 / 創新辦 / 主任 / 也 / 是 / 雲計算 / 方面 / 的 / 專家 /
自定義詞典:https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/userdict.txt
用法示例:https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/test_userdict.py
"經過用戶自定義詞典來加強歧義糾錯能力" --- https://github.com/fxsjy/jieba/issues/14
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)
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
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。
注意,輸入參數只接受unicode
默認模式
引用: from jieba.analyse import ChineseAnalyzer
用法示例:https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/test_whoosh.py