分詞

• jieba.cut 方法接受三個輸入引數: 需要分詞的字串；cut_all 引數用來控制是否採用全模式；HMM 引數用來控制是否使用 HMM 模型
• jieba.cut_for_search 方法接受兩個引數：需要分詞的字串；是否使用 HMM 模型。該方法適合用於搜尋引擎構建倒排索引的分詞，粒度比較細
• 待分詞的字串可以是 unicode 或 UTF-8 字串、GBK 字串。注意：不建議直接輸入 GBK 字串，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迭代的 generator，可以使用 for 迴圈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 list
• jieba.Tokenizer(dictionary=DEFAULT_DICT) 新建自定義分詞器，可用於同時使用不同詞典。jieba.dt 為預設分詞器，所有全域性分詞相關函式都是該分詞器的對映。

# 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")  # 預設是精確模式
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")  # 搜尋引擎模式
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演算法識別出來了)
【搜尋引擎模式】： 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

新增自定義詞典

• 開發者可以指定自己自定義的詞典，以便包含 jieba 詞庫裡沒有的詞。雖然 jieba 有新詞識別能力，但是自行新增新詞可以保證更高的正確率
• 用法： jieba.load_userdict(file_name) # file_name 為檔案類物件或自定義詞典的路徑
• 詞典格式和 dict.txt 一樣，一個詞佔一行；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 若為路徑或二進位制方式開啟的檔案，則檔案必須為 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
雲端計算 5
凱特琳 nz
臺中

調整詞典

• 使用 add_word(word, freq=None, tag=None) 和 del_word(word) 可在程式中動態修改詞典。

• 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。

• 注意：自動計算的詞頻在使用 HMM 新詞發現功能時可能無效。

程式碼示例：

>>> 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

#encoding=utf-8
from __future__ import print_function, unicode_literals
import sys
sys.path.append("../")
import jieba
jieba.load_userdict("userdict.txt")
import jieba.posseg as pseg

jieba.add_word('石墨烯')
jieba.add_word('凱特琳')
jieba.del_word('自定義詞')

test_sent = (
"李小福是創新辦主任也是雲端計算方面的專家; 什麼是八一雙鹿\n"
"例如我輸入一個帶“韓玉賞鑑”的標題，在自定義詞庫中也增加了此詞為N類\n"
"「臺中」正確應該不會被切開。mac上可分出「石墨烯」；此時又可以分出來凱特琳了。"
)
words = jieba.cut(test_sent)
print('/'.join(words))

print("="*40)

result = pseg.cut(test_sent)

for w in result:
    print(w.word, "/", w.flag, ", ", end=' ')

print("\n" + "="*40)

terms = jieba.cut('easy_install is great')
print('/'.join(terms))
terms = jieba.cut('python 的正則表示式是好用的')
print('/'.join(terms))

print("="*40)
# test frequency tune
testlist = [
('今天天氣不錯', ('今天', '天氣')),
('如果放到post中將出錯。', ('中', '將')),
('我們中出了一個叛徒', ('中', '出')),
]

for sent, seg in testlist:
    print('/'.join(jieba.cut(sent, HMM=False)))
    word = ''.join(seg)
    print('%s Before: %s, After: %s' % (word, jieba.get_FREQ(word), jieba.suggest_freq(seg, True)))
    print('/'.join(jieba.cut(sent, HMM=False)))
    print("-"*40)

關鍵詞提取

基於兩種演算法：TF-IDF、TextRank

詞性標註

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))

輸出：

我 r
愛 v
北京 ns
天安門 ns