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(import jieba) Python中文分词库jieba(结巴分词)详细使用介绍 结巴分词(jieba)使用指南 全网首发(图文详解1)

前沿技术 Micheal 3周前 (06-23) 15次浏览 已收录 扫描二维码

(import jieba) Python中文分词库jieba(结巴分词)详细使用介绍

结巴分词(jieba)是一个非常优秀的中文分词Python库,使用方便,支持三种分词模式:精确模式、全模式和搜索引擎模式。下面我会详细介绍如何使用jieba进行中文分词,并给出示例代码。

安装jieba

首先,我们需要安装jieba库。如果你使用的是pip包管理器,可以通过下面的命令来安装jieba:

pip install jieba

基本分词功能

安装完成后,你就可以开始使用jieba的基本分词功能了。jieba的主要分词方法有:

  • 精确模式:尝试将句子最精确地切开,适合文本分析;
  • 全模式:把句子中所有的可能的词语都扫描出来,速度非常快,但是不能解决歧义;
  • 搜索引擎模式:在精确模式的基础上,对长词再切分,提高召回率,适合用于搜索引擎分词。
import jieba

# 精确模式
seg_list = jieba.cut("我来到北京清华大学", cut_all=False)
print("精确模式: " + "/ ".join(seg_list))

# 全模式
seg_list = jieba.cut("我来到北京清华大学", cut_all=True)
print("全模式: " + "/ ".join(seg_list))

# 搜索引擎模式
seg_list = jieba.cut_for_search("小明硕士毕业于中国科学院计算所,后在日本东京大学深造")
print("搜索引擎模式: " + "/ ".join(seg_list))

添加自定义词典

很多时候,为了提高分词的准确度,我们需要添加自定义词典。jieba允许用户通过jieba.load_userdict(file_name)加载用户词典,用户词典的格式非常简单,每行一个词,词与词频(可选)之间用空格隔开。

# 加载自定义词典
jieba.load_userdict("userdict.txt")

关键词提取

jieba还提供了便捷的关键词提取功能,可以使用基于TF-IDF算法或TextRank算法进行关键词的提取。

import jieba.analyse

# 提取关键词,基于TF-IDF算法
keywords = jieba.analyse.extract_tags(text, topK=20)

# 基于TextRank算法的关键词提取
keywords = jieba.analyse.textrank(text, topK=20)

其中,text是待提取的文本,topK是返回的关键词数量,默认值是20。

调整词频以改进精度

有时,因为词频的问题,可能会导致某些词被错误地分割或合并。为了解决这个问题,你可以手动调整词频:

# 调整词频使“中出”不被分开
jieba.suggest_freq(('中', '出'), True)

通过上述步骤,你应该能够有效地利用jieba进行中文文本的分词操作了。jieba是一个功能丰富而强大的库,在中文文本处理领域应用广泛,熟练掌握它对于进行中文NLP项目会非常有帮助。
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