烦烦烦( ˇˍˇ )python
我只作 搬运工。。。。。git
"结巴"中文分词:作最好的Python中文分词组件 "Jieba"。github
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;windows
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
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。云计算
支持繁体分词spa
支持自定义词典(如何上传本身的词典呢,词典的结构又是什么样子的呢)code
基于Trie树结构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)索引
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
jieba.cut方法接受两个输入参数: 1) 第一个参数为须要分词的字符串 2)cut_all参数用来控制是否采用全模式
jieba.cut_for_search方法接受一个参数:须要分词的字符串,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
注意:待分词的字符串能够是gbk字符串、utf-8字符串或者unicode
jieba.cut以及jieba.cut_for_search返回的结构都是一个可迭代的generator,可使用for循环来得到分词后获得的每个词语(unicode),也能够用list(jieba.cut(...))转化为list
代码示例( 分词 )
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,一部分为词语,另外一部分为词频,最后为词性(可省略),用空格隔开
范例:
加载自定义词库后: 李小福 / 是 / 创新办 / 主任 / 也 / 是 / 云计算 / 方面 / 的 / 专家 /
自定义词典:https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/userdict.txt
用法示例:https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/test_userdict.py
"经过用户自定义词典来加强歧义纠错能力" --- https://github.com/fxsjy/jieba/issues/14
jieba.analyse.extract_tags(sentence,topK) #须要先import jieba.analyse
setence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
代码示例 (关键词提取)
标注句子分词后每一个词的词性,采用和ictclas兼容的标记法
用法示例
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,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
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,得到了1MB/s的速度,是单进程版的3.3倍。
注意,输入参数只接受unicode
默认模式
引用: from jieba.analyse import ChineseAnalyzer
用法示例:https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/test_whoosh.py