Python第三方庫jieba(結巴-中文分詞)入門與進階(官方文檔)
jieba
“結巴”中文分詞:做最好的 Python 中文分詞組件。下載地址:https://github.com/fxsjy/jieba
特點
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支持三種分詞模式:
- 精確模式,試圖將句子最精確地切開,適合文本分析;
- 全模式,把句子中所有的可以成詞的詞語都掃描出來, 速度非常快,但是不能解決歧義;
- 搜索引擎模式,在精確模式的基礎上,對長詞再次切分,提高召回率,適合用於搜索引擎分詞。
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支持繁體分詞
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支持自定義詞典
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MIT 授權協議
安裝說明
代碼對 Python 2/3 均兼容
- 全自動安裝:
easy_install jieba
或者pip install jieba
/pip3 install jieba
- 半自動安裝:先下載 http://pypi.python.org/pypi/jieba/ ,解壓後運行
python setup.py install
- 手動安裝:將 jieba 目錄放置於當前目錄或者 site-packages 目錄
- 通過
import jieba
來引用
算法
- 基於前綴詞典實現高效的詞圖掃描,生成句子中漢字所有可能成詞情況所構成的有向無環圖 (DAG)
- 采用了動態規劃查找最大概率路徑, 找出基於詞頻的最大切分組合
- 對於未登錄詞,采用了基於漢字成詞能力的 HMM 模型,使用了 Viterbi 算法
主要功能
- 分詞
jieba.cut
方法接受三個輸入參數: 需要分詞的字符串;cut_all 參數用來控制是否采用全模式;HMM 參數用來控制是否使用 HMM 模型jieba.cut_for_search
方法接受兩個參數:需要分詞的字符串;是否使用 HMM 模型。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- 待分詞的字符串可以是 unicode 或 UTF-8 字符串、GBK 字符串。註意:不建議直接輸入 GBK 字符串,可能無法預料地錯誤解碼成 UTF-8
jieba.cut
以及jieba.cut_for_search
返回的結構都是一個可叠代的 generator,可以使用 for 循環來獲得分詞後得到的每一個詞語(unicode),或者用jieba.lcut
以及jieba.lcut_for_search
直接返回 listjieba.Tokenizer(dictionary=DEFAULT_DICT)
jieba.dt
為默認分詞器,所有全局分詞相關函數都是該分詞器的映射。
代碼示例
# encoding=utf-8 import jieba seg_list = jieba.cut("我來到北京清華大學", cut_all=True) print("Full Mode: " + "/ ".join(seg_list)) # 全模式 seg_list = jieba.cut("我來到北京清華大學", cut_all=False) print("Default Mode: " + "/ ".join(seg_list)) # 精確模式 seg_list = jieba.cut("他來到了網易杭研大廈") # 默認是精確模式 print(", ".join(seg_list)) seg_list = jieba.cut_for_search("小明碩士畢業於中國科學院計算所,後在日本京都大學深造") # 搜索引擎模式 print(", ".join(seg_list))
輸出:
【全模式】: 我/ 來到/ 北京/ 清華/ 清華大學/ 華大/ 大學 【精確模式】: 我/ 來到/ 北京/ 清華大學 【新詞識別】:他, 來到, 了, 網易, 杭研, 大廈 (此處,“杭研”並沒有在詞典中,但是也被Viterbi算法識別出來了) 【搜索引擎模式】: 小明, 碩士, 畢業, 於, 中國, 科學, 學院, 科學院, 中國科學院, 計算, 計算所, 後, 在, 日本, 京都, 大學, 日本京都大學, 深造
- 添加自定義詞典
載入詞典
- 開發者可以指定自己自定義的詞典,以便包含 jieba 詞庫裏沒有的詞。雖然 jieba 有新詞識別能力,但是自行添加新詞可以保證更高的正確率
- 用法: jieba.load_userdict(file_name) # file_name 為文件類對象或自定義詞典的路徑
- 詞典格式和
dict.txt
一樣,一個詞占一行;每一行分三部分:詞語、詞頻(可省略)、詞性(可省略),用空格隔開,順序不可顛倒。file_name
若為路徑或二進制方式打開的文件,則文件必須為 UTF-8 編碼。 - 詞頻省略時使用自動計算的能保證分出該詞的詞頻。
例如:
創新辦 3 i
雲計算 5
凱特琳 nz
臺中
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更改分詞器(默認為
jieba.dt
)的tmp_dir
和cache_file
屬性,可分別指定緩存文件所在的文件夾及其文件名,用於受限的文件系統。 -
範例:
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自定義詞典:https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/userdict.txt
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用法示例:https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/test_userdict.py
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之前: 李小福 / 是 / 創新 / 辦 / 主任 / 也 / 是 / 雲 / 計算 / 方面 / 的 / 專家 /
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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 /
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調整詞典
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使用
add_word(word, freq=None, tag=None)
和del_word(word)
可在程序中動態修改詞典。 -
使用
suggest_freq(segment, tune=True)
可調節單個詞語的詞頻,使其能(或不能)被分出來。 -
註意:自動計算的詞頻在使用 HMM 新詞發現功能時可能無效。
代碼示例:
>>> print(‘/‘.join(jieba.cut(‘如果放到post中將出錯。‘, HMM=False))) 如果/放到/post/中將/出錯/。 >>> jieba.suggest_freq((‘中‘, ‘將‘), True) 494 >>> print(‘/‘.join(jieba.cut(‘如果放到post中將出錯。‘, HMM=False))) 如果/放到/post/中/將/出錯/。 >>> print(‘/‘.join(jieba.cut(‘「臺中」正確應該不會被切開‘, HMM=False))) 「/臺/中/」/正確/應該/不會/被/切開 >>> jieba.suggest_freq(‘臺中‘, True) 69 >>> print(‘/‘.join(jieba.cut(‘「臺中」正確應該不會被切開‘, HMM=False))) 「/臺中/」/正確/應該/不會/被/切開
- "通過用戶自定義詞典來增強歧義糾錯能力" --- https://github.com/fxsjy/jieba/issues/14
- 關鍵詞提取
基於 TF-IDF 算法的關鍵詞抽取
import jieba.analyse
- jieba.analyse.extract_tags(sentence, topK=20, withWeight=False, allowPOS=())
- sentence 為待提取的文本
- topK 為返回幾個 TF/IDF 權重最大的關鍵詞,默認值為 20
- withWeight 為是否一並返回關鍵詞權重值,默認值為 False
- allowPOS 僅包括指定詞性的詞,默認值為空,即不篩選
- jieba.analyse.TFIDF(idf_path=None) 新建 TFIDF 實例,idf_path 為 IDF 頻率文件
代碼示例 (關鍵詞提取)
https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/extract_tags.py
關鍵詞提取所使用逆向文件頻率(IDF)文本語料庫可以切換成自定義語料庫的路徑
- 用法: jieba.analyse.set_idf_path(file_name) # file_name為自定義語料庫的路徑
- 自定義語料庫示例: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
關鍵詞提取所使用停止詞(Stop Words)文本語料庫可以切換成自定義語料庫的路徑
- 用法: jieba.analyse.set_stop_words(file_name) # file_name為自定義語料庫的路徑
- 自定義語料庫示例: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
關鍵詞一並返回關鍵詞權重值示例
- 用法示例:https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/extract_tags_with_weight.py
基於 TextRank 算法的關鍵詞抽取
- jieba.analyse.textrank(sentence, topK=20, withWeight=False, allowPOS=(‘ns‘, ‘n‘, ‘vn‘, ‘v‘)) 直接使用,接口相同,註意默認過濾詞性。
- jieba.analyse.TextRank() 新建自定義 TextRank 實例
算法論文: TextRank: Bringing Order into Texts
基本思想:
- 將待抽取關鍵詞的文本進行分詞
- 以固定窗口大小(默認為5,通過span屬性調整),詞之間的共現關系,構建圖
- 計算圖中節點的PageRank,註意是無向帶權圖
使用示例:
見 test/demo.py
- 詞性標註
jieba.posseg.POSTokenizer(tokenizer=None)
新建自定義分詞器,tokenizer
參數可指定內部使用的jieba.Tokenizer
分詞器。jieba.posseg.dt
為默認詞性標註分詞器。- 標註句子分詞後每個詞的詞性,采用和 ictclas 兼容的標記法。
- 用法示例
>>> import jieba.posseg as pseg >>> words = pseg.cut("我愛北京天安門") >>> for word, flag in words: ... print(‘%s %s‘ % (word, flag)) ... 我 r 愛 v 北京 ns 天安門 ns
- 並行分詞
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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,然後歸並結果,從而獲得分詞速度的可觀提升
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基於 python 自帶的 multiprocessing 模塊,目前暫不支持 Windows
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用法:
jieba.enable_parallel(4)
# 開啟並行分詞模式,參數為並行進程數jieba.disable_parallel()
# 關閉並行分詞模式
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例子:https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/parallel/test_file.py
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實驗結果:在 4 核 3.4GHz Linux 機器上,對金庸全集進行精確分詞,獲得了 1MB/s 的速度,是單進程版的 3.3 倍。
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註意:並行分詞僅支持默認分詞器
jieba.dt
和jieba.posseg.dt
。
- Tokenize:返回詞語在原文的起止位置
- 註意,輸入參數只接受 unicode
- 默認模式
result = jieba.tokenize(u‘永和服裝飾品有限公司‘) 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 服裝 start: 2 end:4 word 飾品 start: 4 end:6 word 有限公司 start: 6 end:10
- 搜索模式
result = jieba.tokenize(u‘永和服裝飾品有限公司‘, 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 服裝 start: 2 end:4 word 飾品 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
- 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
- 命令行分詞
使用示例:python -m jieba news.txt > cut_result.txt
命令行選項(翻譯):
使用: python -m jieba [options] filename 結巴命令行界面。 固定參數: filename 輸入文件 可選參數: -h, --help 顯示此幫助信息並退出 -d [DELIM], --delimiter [DELIM] 使用 DELIM 分隔詞語,而不是用默認的‘ / ‘。 若不指定 DELIM,則使用一個空格分隔。 -p [DELIM], --pos [DELIM] 啟用詞性標註;如果指定 DELIM,詞語和詞性之間 用它分隔,否則用 _ 分隔 -D DICT, --dict DICT 使用 DICT 代替默認詞典 -u USER_DICT, --user-dict USER_DICT 使用 USER_DICT 作為附加詞典,與默認詞典或自定義詞典配合使用 -a, --cut-all 全模式分詞(不支持詞性標註) -n, --no-hmm 不使用隱含馬爾可夫模型 -q, --quiet 不輸出載入信息到 STDERR -V, --version 顯示版本信息並退出 如果沒有指定文件名,則使用標準輸入。
--help
選項輸出:
$> 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.
延遲加載機制
jieba 采用延遲加載,import jieba
和 jieba.Tokenizer()
不會立即觸發詞典的加載,一旦有必要才開始加載詞典構建前綴字典。如果你想手工初始 jieba,也可以手動初始化。
import jieba jieba.initialize() # 手動初始化(可選)
在 0.28 之前的版本是不能指定主詞典的路徑的,有了延遲加載機制後,你可以改變主詞典的路徑:
jieba.set_dictionary(‘data/dict.txt.big‘)
例子: https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/test_change_dictpath.py
其他詞典
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占用內存較小的詞典文件 https://github.com/fxsjy/jieba/raw/master/extra_dict/dict.txt.small
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支持繁體分詞更好的詞典文件 https://github.com/fxsjy/jieba/raw/master/extra_dict/dict.txt.big
下載你所需要的詞典,然後覆蓋 jieba/dict.txt 即可;或者用 jieba.set_dictionary(‘data/dict.txt.big‘)
Python第三方庫jieba(結巴-中文分詞)入門與進階(官方文檔)