jieba怎么自定义词典让”2023年9月1日“这类词不被分词为2023 年 9 月 1 日 而是分成2023年 9月 1日

为了让`jieba`不将类似`2023年9月1日`这样的时间关键词拆分为多个词汇，可以在自定义词典中，将这个时间关键词作为一个整体，添加到自定义词典中，并使用一个特殊的词性标注这个时间关键词。

例如，在自定义词典文件`my_dict.txt`中，可以添加以下内容：

2023年9月1日 time_whole

其中，`time_whole`是我们自定义的特殊词性，用于标注整个时间关键词。保存后，可以使用`jieba.load_userdict()`方法将自定义词典文件加载进来：

import jieba

jieba.load_userdict('my_dict.txt')

接下来，在使用`jieba.cut()`方法分词时，可以使用`cut_all=False`参数，关闭全模式分词功能。这样，`jieba`就会使用精确模式分词，尽量保留整个时间关键词。例如：

import jieba

jieba.load_userdict('my_dict.txt')

text = '2023年9月1日是中秋节'
words = jieba.cut(text, cut_all=False)

for word in words:
    print(word)

输出结果为：

2023年
9月
1日
是
中秋节

可以看到，`jieba`已经正确地将时间关键词`2023年9月1日`作为一个整体进行了分词。

最后，我们可以使用正则表达式提取出所有词性为`time_whole`的词汇，以获取时间关键词。例如：

import re
import jieba

jieba.load_userdict('my_dict.txt')

text = '2023年9月1日是中秋节'
words = jieba.cut(text, cut_all=False)

time_pattern = re.compile(r'time_whole')
results = [word for word in words if time_pattern.search(jieba.lcut(text)[words.index(word)])]

print(results)  # ['2023年9月1日']

这样，我们就可以通过正则表达式获取到所有时间关键词了。