Python分词工具——jieba

时间 2019-11-07

标签 python 分词工具 jieba 栏目 Python 繁體版

原文原文链接

jieba简介

　　python在数据挖掘领域的使用愈来愈普遍。想要使用python作文本分析，分词是必不可少的一个环节在python的第三方包里，jieba应该算得上是分词领域的佼佼者。html

GitHub地址：https://github.com/fxsjy/jiebapython

安装方法git

# 全自动安装：
easy_install jieba 或者 pip install jieba / pip3 install jieba

# 半自动安装：
先下载 http://pypi.python.org/pypi/jieba/ ，解压后运行 python setup.py install

# 手动安装：
将 jieba 目录放置于当前目录或者 site-packages 目录

主要算法github

基于前缀词典实现高效的词图扫描，生成句子中汉字全部可能成词状况所构成的有向无环图 (DAG)
采用了动态规划查找最大几率路径, 找出基于词频的最大切分组合
对于未登陆词，采用了基于汉字成词能力的 HMM 模型，使用了 Viterbi 算法

特色正则表达式

支持三种分词模式：算法
- 精确模式，试图将句子最精确地切开，适合文本分析；
- 全模式，把句子中全部的能够成词的词语都扫描出来, 速度很是快，可是不能解决歧义；
- 搜索引擎模式，在精确模式的基础上，对长词再次切分，提升召回率，适合用于搜索引擎分词。
支持繁体分词app
支持自定义词典ide
MIT 受权协议函数

主要功能工具

分词：将句子按指定模式分红相应的词汇
添加自定义词典：某些词汇（例如太和殿、台中、创新办）可能没法作到精准分词，将他们加入自定义词典，使分词时更加准确
关键词提取：获得句子中出现次数较多的词汇及它们出现的次数
去除停用词
词性标注：标注句子分词后每一个词的词性，采用和 ictclas 兼容的标记法。
并行分词：将目标句子按行分隔后把各行文本分配到多个 Python 进程并行分词，而后归并结果，从而得到分词速度的可观提高（目前暂不支持Windows）
Tokenize：返回词语在原文的起止位置（注意，输入参数只接受 unicode）
ChineseAnalyzer for Whoosh 搜索引擎
命令行分词

咱们用到的主要是前4个功能，下面就每一个功能具体详述

1、分词

5个方法：

jieba.cut方法——接受三个输入参数: 须要分词的字符串；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.lcut方法 ——做用同上，不一样点是cut返回的是一个可迭代的 generator，而lcut返回的是一个 list
jieba.cut_for_search方法——接受两个参数：须要分词的字符串；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.lcut_for_search方法 ——做用同上，不一样点是cut_for_search返回的是一个可迭代的 generator，而cut_for_search返回的是一个 list
jieba.Tokenizer(dictionary=DEFAULT_DICT)—— 新建自定义分词器，可用于同时使用不一样词典。jieba.dt 为默认分词器，全部全局分词相关函数都是该分词器的映射。

注意：待分词的字符串能够是 unicode 或 UTF-8 字符串、GBK 字符串。注意：不建议直接输入 GBK 字符串，可能没法预料地错误解码成 UTF-8

示例代码

# encoding=utf-8
import jieba

# 精确模式：试图将句子最精确地切开，适合文本分析；
seg_list = jieba.cut("我来到北京清华大学", cut_all=False)
print("精确模式:", "/ ".join(seg_list)) # 精确模式: 我/ 来到/ 北京/ 清华大学

# 默认是精确模式
seg_list = jieba.cut("他来到了网易杭研大厦")
print("默认模式:", "/ ".join(seg_list)) # 默认模式: 他/ 来到/ 了/ 网易/ 杭研/ 大厦

# 全模式：把句子中全部的能够成词的词语都扫描出来, 速度很是快，可是不能解决歧义问题；
seg_list = jieba.cut("我来到北京清华大学", cut_all=True)
print("全模式:", "/ ".join(seg_list)) # 全模式: 我/ 来到/ 北京/ 清华/ 清华大学/ 华大/ 大学

# 搜索引擎模式：在精确模式的基础上，对长词再次切分，提升召回率，适合用于搜索引擎分词。
seg_list = jieba.cut_for_search("小明硕士毕业于中国科学院计算所，后在日本京都大学深造")
print("搜索引擎模式:", "/ ".join(seg_list)) # 搜索引擎模式: 小明/ 硕士/ 毕业/ 于/ 中国/ 科学/ 学院/ 科学院/ 中国科学院/ 计算/ 计算所/ ，/ 后/ 在/ 日本/ 京都/ 大学/ 日本京都大学/ 深造

2、添加自定义词典

　　开发者能够指定本身自定义的词典，以便包含 jieba 词库里没有的词。虽然 jieba 有新词识别能力，可是自行添加新词能够保证更高的正确率

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 同样，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。

举例：

首先添加一个userdict.txt

云计算 5
李小福 2 nr
创新办 3 i
easy_install 3 eng
好用 300
韩玉赏鉴 3 nz
八一双鹿 3 nz
台中
凱特琳 nz
Edu Trust认证 2000

userdict.txt

而后分词

#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

# 使用 add_word(word, freq=None, tag=None) 和 del_word(word) 可在程序中动态修改词典。
jieba.add_word('石墨烯')
jieba.add_word('凱特琳')
jieba.del_word('自定义词')

test_sent = (
"李小福是创新办主任也是云计算方面的专家; 什么是八一双鹿\n"
"例如我输入一个带“韩玉赏鉴”的标题，在自定义词库中也增长了此词为N类\n"
"「台中」正確應該不會被切開。mac上可分出「石墨烯」；此時又能够分出來凱特琳了。"
)
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 的正则表达式是好用的')
print('/'.join(terms))

print("="*40)
# test frequency tune
testlist = [
('今每天气不错', ('今天', '天气')),
('若是放到post中将出错。', ('中', '将')),
('咱们中出了一个叛徒', ('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)

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3、关键词提取

　　在构建VSM向量空间模型过程或者把文本转换成数学形式计算中，会须要运用到关键词提取的技术

基本方法：

jieba.analyse.extract_tags(sentence, topKtopK=20, withWeight=False, allowPOS=()) 
'''
1. sentence 为待提取的文本
2. topK 为返回几个 TF/IDF 权重最大的关键词，默认值为 20
3. withWeight 为是否一并返回关键词权重值，默认值为 False
4. allowPOS 仅包括指定词性的词，默认值为空，即不筛选
'''

举例

乾清宫 3
太和殿 1
午门 1

dict_baidu.txt

#encoding=utf-8
import jieba
import jieba.analyse

#导入自定义词典
jieba.load_userdict("dict_baidu.txt")

#精确模式
text = "故宫的著名景点包括乾清宫、太和殿和午门等。其中乾清宫很是精美，午门是紫禁城的正门，午门居中向阳。"
seg_list = jieba.cut(text, cut_all=False)
print(u"分词结果:")
print("/".join(seg_list))

#获取关键词
tags = jieba.analyse.extract_tags(text, topK=3)
print(u"关键词:")
print(" ".join(tags))

'''
分词结果:
故宫/的/著名景点/包括/乾清宫/、/太和殿/和/午门/等/。/其中/乾清宫/很是/精美/，/午门/是/紫禁城/的/正门/，/午门/居中/向阳/。
关键词:
午门 乾清宫 著名景点
'''
# 输出结果以下，其中"午门"出现3次、"乾清宫"出现2次、"著名景点"出现1次，按照顺序输出提取的关键词。若是topK=5，则输出："午门 乾清宫 著名景点 太和殿 向阳"。

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4、去除停用词

　　在信息检索中，为节省存储空间和提升搜索效率，在处理天然语言数据（或文本）以前或以后会自动过滤掉某些字或词，这些字或词即被称为Stop Words（停用词）。这些停用词都是人工输入、非自动化生成的，生成后的停用词会造成一个停用词表。可是，并无一个明确的停用词表可以适用于全部的工具。甚至有一些工具是明确地避免使用停用词来支持短语搜索的。

#encoding=utf-8
import jieba

#去除停用词
stopwords = {}.fromkeys(['的', '包括', '等', '是'])
text = "故宫的著名景点包括乾清宫、太和殿和午门等。其中乾清宫很是精美，午门是紫禁城的正门。"
segs = jieba.cut(text, cut_all=False)
final = ''
for seg in segs:
    seg = seg.encode('utf-8')
    if seg not in stopwords:
            final += seg
print final
#输出:故宫著名景点乾清宫、太和殿和午门。其中乾清宫很是精美，午门紫禁城正门。

seg_list = jieba.cut(final, cut_all=False)
print "/ ".join(seg_list)
#输出:故宫/ 著名景点/ 乾清宫/ 、/ 太和殿/ 和/ 午门/ 。/ 其中/ 乾清宫/ 很是/ 精美/ ，/ 午门/ 紫禁城/ 正门/ 。

5、词性标注

　　标注句子分词后每一个词的词性，采用和 ictclas 兼容的标记法。

# 新建自定义分词器
jieba.posseg.POSTokenizer(tokenizer=None) 
# 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。

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
'''

关于词性标注的详细说明能够查看一篇很是好的文章：http://www.hankcs.com/nlp/part-of-speech-tagging.html

6、并行分词

　　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，而后归并结果，从而得到分词速度的可观提高（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

举例

import sys
import time
sys.path.append("../../")
import jieba

jieba.enable_parallel()

url = sys.argv[1]
content = open(url,"rb").read()
t1 = time.time()
words = "/ ".join(jieba.cut(content))

t2 = time.time()
tm_cost = t2-t1

log_f = open("1.log","wb")
log_f.write(words.encode('utf-8'))

print('speed %s bytes/second' % (len(content)/tm_cost))
# 实验结果：在 4 核 3.4GHz Linux 机器上，对金庸全集进行精确分词，得到了 1MB/s 的速度，是单进程版的 3.3 倍。

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注意：并行分词仅支持默认分词器 jieba.dt 和 jieba.posseg.dt。

7、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

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

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
'''

8、ChineseAnalyzer for Whoosh 搜索引擎

　　用于中文关键字的搜索引擎

举例

# -*- coding: UTF-8 -*-
# from __future__ import unicode_literals
import sys, os

sys.path.append("../")
from whoosh.index import create_in, open_dir
from whoosh.fields import *
from whoosh.qparser import QueryParser

from jieba.analyse.analyzer import ChineseAnalyzer

# 导入中文分词工具
analyzer = ChineseAnalyzer()

# 建立搜索引擎
schema = Schema(title=TEXT(stored=True), path=ID(stored=True), content=TEXT(stored=True, analyzer=analyzer))
if not os.path.exists("tmp"):
    os.mkdir("tmp")

ix = create_in("tmp", schema=schema, indexname='indexname') #temp 为索引建立的地址，indexname为索引名称  
# ix = open_dir("tmp") # for read only
writer = ix.writer()

# 添加内容，相似于引擎搜索的库
writer.add_document(
    title="document1",
    path="/a",
    content="This is the first document we’ve added!"
)

writer.add_document(
    title="document2",
    path="/b",
    content="The second one 你 中文测试中文 is even more interesting! 吃水果"
)

writer.add_document(
    title="document3",
    path="/c",
    content="买水果真后来世博园。"
)

writer.add_document(
    title="document4",
    path="/c",
    content="工信处女干事每个月通过下属科室都要亲口交代24口交换机等技术性器件的安装工做"
)

writer.add_document(
    title="document4",
    path="/c",
    content="咱俩交换一下吧。"
)

writer.commit()

################ 以上为创建索引的过程 ##############
searcher = ix.searcher()
parser = QueryParser("content", schema=ix.schema)

for keyword in ("水果世博园", "你", "first", "中文", "交换机", "交换"):
    print("result of ", keyword)
    q = parser.parse(keyword) # 搜索的关键字
    results = searcher.search(q)
    for hit in results:
        print(hit.highlights("content"))
    print("=" * 10)

for t in analyzer("个人好朋友是李明;我爱北京天安门;IBM和Microsoft; I have a dream. this is intetesting and interested me a lot"):
    print(t.text)

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9、命令行分词

格式

python -m jieba [options] news.txt > cut_result.txt
# >后面是输出的文件，若是不指定则默认为标准输出
'''
options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；若是指定 DELIM，词语和词性之间
                        用它分隔，不然用 _ 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 做为附加词典，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

'''