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  • jieba库
    2019-04-03 23:24:19

    安装与使用

    鉴于当前提供各大包的组织逐渐放弃对Python2的维护,这里也强烈建议使用Python3。jieba分词的安装也是很简单的。
    全自动安装的方式:pip install jieba (window环境) pip3 install jieba (Linux环境);
    使用的方式:import jieba

    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。

    代码实例
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    运行结果
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    jieba是优秀的中文分词第三方库

    中文文本需要通过分词获得单个的词语

    jieba是优秀的中文分词第三方库,需要额外安装

    jieba库提供三种分词模式,最简单只需安装一个函数。

    jieba库是通过中文词库的方式来识别分词的。

    安装命令如下:

    点击windows+r,进入命令提示符输入cmd,进入界面后,输入pip install jieba。即可安装,示例如下:

    安装界面如下: 

    jieba库分词依靠中文词库

    利用一个中文词库,确定汉字之间的关联概念

    汉字间概率大的组成词组,形成分词结果

    除了分词,用户还可以添加自定义的词组。

    jieba分词的三种模式:

    精确模式、全模式、搜索引擎模式

    精确模式:把文本精确的切分开,不存在冗余单词

    全模式:把文本中所有可能的词语都扫描出来,有冗余。

    搜索引擎模式:在精确模式基础上,对长词进行切分。

    jieba库的主要方法如下:

    1.jieba.lcut(s) 精确模式,返回一个列表类型的分词结果

    代码示例如下:

    import jieba
    a=jieba.lcut("约翰沃尔是NBA超级巨星")
    print(a)

    运行界面如下:

    2.jieba.lcut(s,cut_all=True)全模式,返回一个列表类型的分词结果,存在冗余。

    代码示例如下:

    import jieba
    a=jieba.lcut("约翰沃尔是NBA超级巨星",cut_all=True)
    print(a)

    运行界面如下:

     3.jieba.lcut_for_search(s)搜索引擎模式。

    代码示例如下:

    import jieba
    a=jieba.lcut_for_search("中华人民共和国是伟大的")
    print(a)

    运行界面如下:4. 

    4.jieba.add_word(w),向分词词典增加新词w。

    代码示例如下:

    import jieba
    a=jieba.add_word("奇才队控球后卫约翰沃尔是NBA超级巨星")
    b=jieba.lcut("奇才队控球后卫约翰沃尔是NBA超级巨星")
    print(b)

    运行界面如下:

    jieba.lcuts(s),能够将字符串s进行精确的分词处理,并且返回一个列表类型。 

     

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    jieba库,它是Python中一个重要的第三方中文分词函数库。 1.jieba的下载 由于jieba是一个第三方函数库,所以需要另外下载。电脑搜索“cmd”打开“命令提示符”,然后输入“pip install jieba...

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  • Python:jieba库的介绍与使用

    千次阅读 2022-04-19 15:11:41
    jieba是优秀的中文分词第三方库,由于中文文本之间每个汉字都是连续书写的,我们需要通过特定的手段来获得其中的每个词组,这种手段叫做分词,我们可以通过jieba库来完成这个过程。 目录: 一、jieba库基本介绍 ...

    前言:

    jieba是优秀的中文分词第三方库,由于中文文本之间每个汉字都是连续书写的,我们需要通过特定的手段来获得其中的每个词组,这种手段叫做分词,我们可以通过jieba库来完成这个过程。

    目录:

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    一、jieba库基本介绍

    (1)jieba库概述

    ① jieba是优秀的中文分词第三方库

    ②中文文本需要通过分词获得单个的词语③ jieba是优秀的中文分词第三方库,需要额外安装           

    ④jieba库提供三种分词模式,最简单只需掌握一个函数

     (2)jieba分词的原理

    ①分词依靠中文词库

    ②  利用一个中文词库,确定汉字之间的关联概率

    ③ 汉字间概率大的组成词组,形成分词结果

    ④ 除了分词,用户还可以添加自定义的词组

    二、jieba库使用说明

     (1)jieba分词的三种模式

           精确模式、全模式、搜索引擎模式

    ①  jieba.cut(s) 精确模式:把文本精确的切分开,不存在冗余单词:

     

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    ② jieba.lcut(s,cut_all=True) 全模式:把文本中所有可能的词语都扫描出来,有冗余:

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    ③jieba.lcut_for_search(s) 搜索引擎模式:在精确模式基础上,对长词再次切分:

     

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    d39d603949bcc30e0f9318b3a9c288dc.png

    三:jieba库的安装

    因为 jieba 是一个第三方库,所有需要我们在本地进行安装:

    ⅠIDLE中jieba库的安装:

    Windows 下使用命令安装:在联网状态下,在命令行下输入 pip

    install jieba 进行安装,安装完成后会提示安装成功。具体过程如图:

    ①  Win + r 打开运行框并输入cmd打开指令框:

     

    7100397d55d808455cadf60ab48d151d.png

    ②在指令框输入“pip install jieba”并按下回车等待下载:

     

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    060a28bb85c063d5a61953ea23c077d5.png

    ③ 当出现“Successfully instll”,则表示安装成功!

    Ⅱ Pycharm中jieba库的安装:

    打开 settings,搜索 Project Interpreter,在右边的窗口选择 + 号,点击后在搜索框搜索 jieba,点击安装即可。具体过程如图:

    ①  点击左上角Files中的Settings:

     

    90d06378ceea4b0a33e08607e65d9c5b.png

    ②  [endif]找到“Project”中的“python interpreter”,并点击其中的“+”:

     

    29575b1cbf595fea296d7bf9ce519840.png

    ③在搜索栏中搜索“jieba”,并点击左下角Install Package:

     

    9fcf461a89e097bfd701152297d9633b.png

    ④ 当出现“Successfully instll

    jieba”,则表示jieba库安装成功!

    四:实例-文本词频统计

    Jieba库最强大的功能之一就是对文章出现的词汇进行计数统计,即计算词频,对于一篇文章或者一部著作,我们可以通过以下步骤对出现的单词进行统计:

    369c562f03df396f5008a57d311ae1cb.png

    源代码:

    70a5398098c44fc7c992167e3445c0d9.png

    注:

    ①  encoding=’ANSI’:将打开的文本格式设为ANSI形式

    ②  read(size):方法从文件当前位置起读取size个字节,若无参数size,则表示读取至文件结束为止,它范围为字符串对象。

    ③items

    = list(counts.items):将counts中的元素存入items表格中。

    ④  key = lambda x:x[1]:等价于 def func(x):

                                                              return x[1]

    ⑤ reverse = True:列表反转排序,不写reverse = True 就是列表升序排列,括号里面加上reverse =True 就是降序排列!

    ⑥  {0:<10}{1:>5}:<表示左对齐,>表示右对齐,数字表示宽度,<10表示左对齐,并占10个位置,>5表示右对齐,占5个位置。

    运行结果:

    d9eb3530c44e1744fb8f45b56e134579.png

    如上运行结果有两个不足之处,一是词汇中出现了“却说”、“丞相”、“二人”等人名以外的单词,我们需要把这些单词去除;二是“孔明”与“孔明说”、“曹操”与“丞相”等的是同一人,我们需要把它们合并同类项,将代码进行优化后,我们得到:

    运行结果:

    6d25f3633eb99bceda0fba9145ef365c.png

    e22d2d192005abc41344af6109689480.png

    相对于第一个程序,这个程序更为严谨与完整,已经得到了大致得到所需结果,但它还没有完全解决排除非人名这一问题,所以在该基础之上继续使用排除人名的方法去完善这一程序……

    总结:

    使用jieba库对一段文本进行词频的统计是一件非常有意思的事,我们只需要使用这第三方库,就可以在不阅读文本的情况下,得到该文本的高频率词汇。但jieba库的作用远远不止于此,它更多的作用等着我们去挖掘。总的来说,jieba库是一个优秀的中文分词第三方库,它在我们的程序中正大放光芒!

     

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空空如也

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