Python3 Jieba工具实战：中文分词与自定义词典

本文档详细介绍了如何在Python3环境中使用Jieba工具进行中文分词和相关功能操作。Jieba是一个广泛应用于中文自然语言处理的库，特别适用于疫情时期在家学习或项目开发，如毕设任务中的文本分析。 首先，提到的环境配置包括Python3.5版本和Jieba库的版本0.39，以及PyCharm 2018作为开发环境。安装Jieba非常便捷，只需要在具备pip的系统上执行`pip install jieba`命令。 Jieba的核心分词特性包括： 1. **分词模式**： - 精确模式：提供最精确的切词，适用于文本分析，避免歧义； - 全模式：快速扫描所有可成词的词语，适合大规模文本处理但存在歧义问题； - 搜索引擎模式：在精确模式基础上对长词进行二次切分，提高搜索召回率。 2. **支持**： - 繁体分词，适应多语种环境； - 自定义词典，用户可以根据需求添加自定义词汇； - 兼容Python2和Python3，跨平台适用； - 提供多种编程语言的接口，方便不同项目接入。 Jieba的算法主要包括： - 基于词图扫描的高效词法分析； - 动态规划求解最大概率切分； - 使用HMM模型和Viterbi算法处理未登录词。 主要功能包括： 1. **中文分词**：将连续的汉字序列分解为有意义的词或词组，这是后续文本处理的基础； 2. **添加自定义词典**：针对特定领域或项目，用户可以扩展Jieba的词汇表； 3. **词性标注**：除了分词外，还能识别每个词的词性，有助于更深入的文本分析； 4. **关键词抽取**：识别文本中的关键信息，可用于文本摘要或主题提取。 最后，文档推荐了通过`jieba.cut()`函数进行分词的基本用法，展示了如何通过设置`cut_all`参数来控制分词模式。通过学习和使用Jieba，用户可以有效地处理和分析中文文本数据，提升文本处理的效率和准确性。