python jieba库是中文分词

时间: 2023-08-31 19:09:02 浏览: 175

python中文分词库jieba使用方法详解

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### Python中文分词库jieba使用方法详解 #### 一、引言 Jieba 是一个广泛使用的中文分词库，适用于 Python 开发者。它提供了简单易用的 API 来进行中文文本的分词处理，并支持精确模式、全模式以及搜索引擎模式等多种分词策略。此外，jieba 还具有词性标注功能，方便用户进一步理解和处理文本数据。 #### 二、安装方法在使用 jieba 之前，首先需要将其安装到你的开发环境中。有两种常见的安装方式： 1. **通过 AnacondaPrompt 安装**： ``` conda install jieba ``` 2. **通过 Terminal（或命令提示符）安装**： ``` pip3 install jieba ``` #### 三、基础使用 Jieba 提供了几种基本的分词方法，可以根据不同的需求选择合适的模式进行分词处理。 ##### 3.1 分词函数简介 Jieba 提供了 `cut` 函数来实现分词功能，该函数接收三个参数： - `sentence`：待分词的字符串。 - `cut_all`：布尔值，默认为 `False`，决定是否采用全模式分词。 - `HMM`：布尔值，默认为 `True`，决定是否启用 HMM 模型。此外，还有 `lcut` 函数，用于直接返回分词后的列表，无需遍历生成器。 **示例代码**： ```python import jieba sentence = '我爱自然语言处理' # 创建分词生成器对象 generator = jieba.cut(sentence) # 遍历生成器，打印分词结果 words = '/'.join(generator) print(words) # 输出：我/爱/自然语言/处理 # 直接返回分词列表 print(jieba.lcut('我爱南海中学')) # 输出：['我', '爱', '南海中学'] ``` ##### 3.2 分词模式 Jieba 支持三种不同的分词模式： - **精确模式**：精确地将句子切分成词语，适合文本分析任务。 - **全模式**：尽可能多地切分词语，适用于词频统计等场景。 - **搜索引擎模式**：在精确模式基础上，对长词进行再次切分，有利于提高搜索效率。 **示例代码**： ```python import jieba sentence = '订单数据分析' print('精确模式：', jieba.lcut(sentence)) print('全模式：', jieba.lcut(sentence, cut_all=True)) print('搜索引擎模式：', jieba.lcut_for_search(sentence)) ``` **输出结果**： ``` 精确模式： ['订单', '数据分析'] 全模式： ['订单', '订单数', '单数', '数据', '数据分析', '分析'] 搜索引擎模式： ['订单', '数据', '分析', '数据分析'] ``` ##### 3.3 词性标注 Jieba 不仅能分词，还支持词性标注功能。通过 `jieba.posseg` 模块可以获取每个词语的词性。 **示例代码**： ```python import jieba.posseg as jp sentence = '我爱Python数据分析' # 获取词性标注 posseg = jp.cut(sentence) for word in posseg: print(word.__dict__) # 或者使用以下方式打印 # print(word.word, word.flag) ``` **输出结果**： ``` {'word': '我', 'flag': 'r'} {'word': '爱', 'flag': 'v'} {'word': 'Python', 'flag': 'eng'} {'word': '数据分析', 'flag': 'l'} ``` **词性标注表**： | 标签 | 解释 | 标签 | 解释 | 标签 | 解释 | |------|------------------|------|--------------|------|------------| | a | 形容词 | mq | 数量词 | tg | 时语素 | | ad | 副形词 | n | 名词 | u | 助词 | | ag | 形语素 | ng | 例：义乳亭 | ud | 例：得 | | an | 名形词 | nr | 人名 | ug | 例：过 | | b | 区别词 | nrfg | 也是人名 | uj | 例：的 | | c | 连词 | nrt | 也是人名 | ul | 例：了 | | d | 副词 | ns | 地名 | uv | 例：地 | | df | 例：不要 | nt | 机构团体 | uz | 例：着 | | dg | 副语素 | nz | 其他专名 | v | 动词 | | e | 叹词 | o | 拟声词 | vd | 副动词 | | f | 方位词 | p | 介词 | vg | 动语素 | | g | 语素 | q | 量词 | vi | 例：沉溺于 | | h | 前接成分 | r | 代词 | vn | 名动词 | | i | 成语 | rg | 例：兹 | vq | 例：去过 | | j | 简称略语 | rr | 人称代词 | x | 非语素字 | | k | 后接成分 | rz | 例：这位 | y | 语气词 | | l | 习用语 | s | 处所词 | z | 状态词 | | m | 数词 | t | 时间词 | zg | 例：且丗丢 | ##### 3.4 词语出现的位置使用 `jieba.tokenize` 函数可以获取词语在文本中的位置信息。 **示例代码**： ```python import jieba sentence = '订单数据分析' # 获取词语位置信息 generator = jieba.tokenize(sentence) for position in generator: print(position) ``` **输出结果**： ``` ('订单', 0, 2) ('数据分析', 2, 6) ``` #### 四、词典管理 Jieba 内置了一个默认的词典，同时也提供了扩展词典的功能。 ##### 4.1 默认词典默认词典位于安装目录下的 `dict.txt` 文件中。 **示例代码**： ```python import jieba, os, pandas as pd # 获取词典路径 dict_path = os.path.dirname(jieba.__file__) + r'\dict.txt' # 读取词典 df = pd.read_table(dict_path, sep='', header=None)[[0, 2]] # 转换为字典 word_dict = dict(df.values) # 查询词条 print(word_dict.get('暨南大学')) ``` ##### 4.2 添词和删词 Jieba 允许用户向词典中添加新的词条或者删除已存在的词条。 **示例代码**： ```python import jieba sentence = '天长地久有时尽，此恨绵绵无绝期' # 添加新词条 jieba.add_word('天长地久') # 删除词条 jieba.del_word('天长地久') ``` 通过以上介绍，我们可以看到 jieba 库不仅提供了丰富的分词功能，还支持词性标注及词典管理等高级特性，极大地便利了中文文本的处理工作。无论是初学者还是专业开发者，都可以利用 jieba 库快速实现中文文本的高效处理与分析。

Python jieba库是一种中文分词库，可以将中文文本进行分词，将文本拆分为单个的词语。它提供了精确模式、全模式和搜索引擎模式三种分词模式。在使用jieba库之前，需要先安装jieba库，可以通过pip install jieba命令进行安装。使用import jieba命令可以在Python代码中导入jieba库，从而开始使用该库进行中文分词。123 #### 引用[.reference_title] - *1* *2* *3* [Python——jieba优秀的中文分词库（基础知识+实例）](https://blog.csdn.net/m0_63244368/article/details/126837925)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"] [ .reference_list ]

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