jieba结巴分词使用

概念解释

通过用户自定义词典来增强歧义纠错能力。https://github.com/fxsjy/jieba/issues/14

1、分词

函数

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
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：

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)，或者用jieba.lcut 以及 jieba.lcut_for_search 直接返回 list

2、添加自定义词典

用法： jieba.load_userdict(file_name) # file_name 为文件类对象或自定义词典的路径
词典格式和 dict.txt 一样，一个词占一行；每一行分三部分：词语、词频（可省略）、词性（可省略），用空格隔开，顺序不可颠倒。file_name 若为路径或二进制方式打开的文件，则文件必须为 UTF-8 编码。
词频省略时使用自动计算的能保证分出该词的词频。
例如：
1
2
3
4
创新办 3 i
云计算 5
凱特琳 nz
台中

调整词典

使用 add_word(word, freq=None, tag=None) 和 del_word(word) 可在程序中动态修改词典。
使用 suggest_freq(segment, tune=True) 可调节单个词语的词频，使其能（或不能）被分出来。

注意：自动计算的词频在使用 HMM 新词发现功能时可能无效。
代码示例：

>>> print('/'.join(jieba.cut('如果放到post中将出错。', HMM=False)))
如果/放到/post/中将/出错/。
>>> jieba.suggest_freq(('中', '将'), True)
494
>>> print('/'.join(jieba.cut('如果放到post中将出错。', HMM=False)))
如果/放到/post/中/将/出错/。
>>> print('/'.join(jieba.cut('「台中」正确应该不会被切开', HMM=False)))
「/台/中/」/正确/应该/不会/被/切开
>>> jieba.suggest_freq('台中', True)
69
>>> print('/'.join(jieba.cut('「台中」正确应该不会被切开', HMM=False)))
「/台中/」/正确/应该/不会/被/切开

3、关键词提取

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
代码示例（关键词提取）
https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/extract_tags.py

语料库切换

逆向文件频率（IDF）文本语料库

关键词提取所使用逆向文件频率（IDF）文本语料库可以切换成自定义语料库的路径

用法： jieba.analyse.set_idf_path(file_name) # file_name为自定义语料库的路径
自定义语料库示例：https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/extra_dict/idf.txt.big
用法示例：https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/extract_tags_idfpath.py
停止词（Stop Words）文本语料库
关键词提取所使用停止词（Stop Words）文本语料库可以切换成自定义语料库的路径
用法： jieba.analyse.set_stop_words(file_name) # file_name为自定义语料库的路径
自定义语料库示例：https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/extra_dict/stop_words.txt
用法示例：https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/extract_tags_stop_words.py
关键词一并返回关键词权重值示例
用法示例：https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/extract_tags_with_weight.py

基于 TextRank 算法的关键词抽取

jieba.analyse.textrank(sentence, topK=20, withWeight=False, allowPOS=(‘ns’, ‘n’, ‘vn’, ‘v’)) 直接使用，接口相同，注意默认过滤词性。
jieba.analyse.TextRank() 新建自定义 TextRank 实例
算法论文： TextRank: Bringing Order into Texts
基本思想:

将待抽取关键词的文本进行分词
以固定窗口大小(默认为5，通过span属性调整)，词之间的共现关系，构建图
计算图中节点的PageRank，注意是无向带权图
使用示例:
见 test/demo.py

4、词性标注

jieba.posseg.POSTokenizer(tokenizer=None) 新建自定义分词器，tokenizer 参数可指定内部使用的 jieba.Tokenizer 分词器。jieba.posseg.dt 为默认词性标注分词器。
标注句子分词后每个词的词性，采用和 ictclas 兼容的标记法。

用法示例

>>> import jieba.posseg as pseg
>>> words = pseg.cut("我爱北京天安门")
>>> for word, flag in words:
...    print('%s %s' % (word, flag))
...
我 r
爱 v
北京 ns
天安门 ns

5、并行分词

原理：将目标文本按行分隔后，把各行文本分配到多个 Python 进程并行分词，然后归并结果，从而获得分词速度的可观提升
基于 python 自带的 multiprocessing 模块，目前暂不支持 Windows
用法：
- jieba.enable_parallel(4) # 开启并行分词模式，参数为并行进程数
- jieba.disable_parallel() # 关闭并行分词模式
例子：https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/parallel/test_file.py
实验结果：在 4 核 3.4GHz Linux 机器上，对金庸全集进行精确分词，获得了 1MB/s 的速度，是单进程版的 3.3 倍。
注意：并行分词仅支持默认分词器 jieba.dt 和 jieba.posseg.dt。

6、Tokenize：返回词语在原文的起止位置

注意，输入参数只接受 unicode

默认模式

1
2
3

result = jieba.tokenize(u'永和服装饰品有限公司')
for tk in result:
    print("word %s\t\t start: %d \t\t end:%d" % (tk[0],tk[1],tk[2]))

word 永和                start: 0                end:2
word 服装                start: 2                end:4
word 饰品                start: 4                end:6
word 有限公司            start: 6                end:10

搜索模式

1
2
3

result = jieba.tokenize(u'永和服装饰品有限公司', mode='search')
for tk in result:
    print("word %s\t\t start: %d \t\t end:%d" % (tk[0],tk[1],tk[2]))

word 永和                start: 0                end:2
word 服装                start: 2                end:4
word 饰品                start: 4                end:6
word 有限                start: 6                end:8
word 公司                start: 8                end:10
word 有限公司            start: 6                end:10

7、ChineseAnalyzer for Whoosh 搜索引擎

引用： from jieba.analyse import ChineseAnalyzer
用法示例：https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/test_whoosh.py

8、命令行分词

使用示例：`python -m jieba news.txt > cut_result.txt`
命令行选项（翻译）：
    使用: python -m jieba [options] filename
    结巴命令行界面。
    固定参数:
      filename              输入文件
    可选参数:
      -h, --help            显示此帮助信息并退出
      -d [DELIM], --delimiter [DELIM]
                            使用 DELIM 分隔词语，而不是用默认的' / '。
                            若不指定 DELIM，则使用一个空格分隔。
      -p [DELIM], --pos [DELIM]
                            启用词性标注；如果指定 DELIM，词语和词性之间
                            用它分隔，否则用 _ 分隔
      -D DICT, --dict DICT  使用 DICT 代替默认词典
      -u USER_DICT, --user-dict USER_DICT
                            使用 USER_DICT 作为附加词典，与默认词典或自定义词典配合使用
      -a, --cut-all         全模式分词（不支持词性标注）
      -n, --no-hmm          不使用隐含马尔可夫模型
      -q, --quiet           不输出载入信息到 STDERR
      -V, --version         显示版本信息并退出
    如果没有指定文件名，则使用标准输入。
`--help` 选项输出：
    $> python -m jieba --help
    Jieba command line interface.
    positional arguments:
      filename              input file
    optional arguments:
      -h, --help            show this help message and exit
      -d [DELIM], --delimiter [DELIM]
                            use DELIM instead of ' / ' for word delimiter; or a
                            space if it is used without DELIM
      -p [DELIM], --pos [DELIM]
                            enable POS tagging; if DELIM is specified, use DELIM
                            instead of '_' for POS delimiter
      -D DICT, --dict DICT  use DICT as dictionary
      -u USER_DICT, --user-dict USER_DICT
                            use USER_DICT together with the default dictionary or
                            DICT (if specified)
      -a, --cut-all         full pattern cutting (ignored with POS tagging)
      -n, --no-hmm          don't use the Hidden Markov Model
      -q, --quiet           don't print loading messages to stderr
      -V, --version         show program's version number and exit
    If no filename specified, use STDIN instead.

延迟加载机制

jieba 采用延迟加载，import jieba 和 jieba.Tokenizer() 不会立即触发词典的加载，一旦有必要才开始加载词典构建前缀字典。如果你想手工初始 jieba，也可以手动初始化。

1 2	import jieba jieba.initialize() # 手动初始化（可选）

在 0.28 之前的版本是不能指定主词典的路径的，有了延迟加载机制后，你可以改变主词典的路径:

1	jieba.set_dictionary('data/dict.txt.big')

例子： https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/test_change_dictpath.py

其他词典

占用内存较小的词典文件
https://github.com/fxsjy/jieba/raw/master/extra_dict/dict.txt.small
支持繁体分词更好的词典文件
https://github.com/fxsjy/jieba/raw/master/extra_dict/dict.txt.big
下载你所需要的词典，然后覆盖 jieba/dict.txt 即可；或者用 jieba.set_dictionary('data/dict.txt.big')