【进阶】jieba库高级分词应用案例：关键词提取与文本摘要

# 2.1 词性标注和词频统计

### 2.1.1 词性标注的原理和应用

词性标注是指给分词后的词语打上词性标签，如名词、动词、形容词等。Jieba库使用隐马尔可夫模型（HMM）进行词性标注，通过训练语料库中的词语和词性关系，建立词性标注模型。

词性标注在文本处理中有着广泛的应用，如：

- **词义消歧：**通过词性信息可以区分词语的不同含义，如“银行”既可以是名词，也可以是动词。
- **语法分析：**词性信息有助于识别句子中的主语、谓语、宾语等语法成分。
- **信息抽取：**词性信息可以帮助提取特定类型的信息，如人名、地名、时间等。

### 2.1.2 词频统计的算法和意义

词频统计是指统计文本中每个词语出现的次数。Jieba库使用哈希表来存储词语和词频，并提供多种算法进行词频统计，如：

- **词频（TF）：**统计词语在文本中出现的次数。
- **逆文档频率（IDF）：**衡量词语在不同文档中出现的稀有程度。
- **TF-IDF：**结合词频和逆文档频率，衡量词语在特定文档中的重要性。

词频统计在文本处理中有着重要的意义，如：

- **关键词提取：**通过词频统计可以提取文本中出现频率较高的关键词。
- **文本分类：**词频统计可以作为文本分类的特征，帮助识别文本的主题。
- **文本相似性计算：**词频统计可以用于计算文本之间的相似性，如余弦相似度。

# 2. Jieba库高级分词技巧

### 2.1 词性标注和词频统计

#### 2.1.1 词性标注的原理和应用

词性标注是指为每个分词结果分配一个词性标签，如名词、动词、形容词等。Jieba库集成了多种词性标注算法，包括基于规则的算法和基于统计的算法。

**基于规则的算法**通过预定义的词性规则对分词结果进行标注，具有较高的准确率，但覆盖范围有限。

**基于统计的算法**利用统计信息和语言模型对分词结果进行标注，具有较好的泛化能力，但准确率可能略低于基于规则的算法。

词性标注在自然语言处理中具有广泛的应用，如词义消歧、句法分析和机器翻译等。

#### 2.1.2 词频统计的算法和意义

词频统计是指统计分词结果中每个词出现的次数。Jieba库提供了多种词频统计算法，包括朴素贝叶斯算法和哈希表算法等。

**朴素贝叶斯算法**是一种基于概率论的算法，可以根据词频和词性信息计算词的权重。

**哈希表算法**是一种基于数据结构的算法，可以快速统计词频，但无法计算词的权重。

词频统计在自然语言处理中具有重要的意义，如关键词提取、文本分类和语言模型训练等。

### 2.2 分词自定义词典和停用词表

#### 2.2.1 自定义词典的创建和使用

自定义词典可以用来扩展Jieba库的分词能力，添加特定领域的专业术语或人名地名等。创建自定义词典时，需要将词语和对应的词性信息写入文本文件中，并指定词典路径。

import jieba

# 创建自定义词典
jieba.load_userdict("my_dict.txt")

# 分词
words = jieba.cut("北京大学自然语言处理实验室")
print(list(words))

#### 2.2.2 停用词表的获取和应用

停用词表包含了在自然语言处理中经常出现但意义不大的词语，如介词、连词