工具 | jieba分词快速入门

jieba

"结巴"中文分词：做最好的Python中文分词组件 "Jieba" 

Feature

    支持三种分词模式：

1. 精确模式，试图将句子最精确地切开，适合文本分析；

2. 全模式，把句子中所有的可以成词的词语都扫描出来, 速度非常快，但是不能解决歧义；

3. 搜索引擎模式，在精确模式的基础上，对长词再次切分，提高召回率，适合用于搜索引擎分词。

    支持繁体分词

    支持自定义词典

安装

python 2.x 下的安装

全自动安装：easy_install jieba 或者 pip install jieba

半自动安装：先下载http://pypi.python.org/pypi/jieba/ ，解压后运行python setup.py install

手动安装：将jieba目录放置于当前目录或者site-packages目录

通过import jieba 来引用 （第一次import时需要构建Trie树，需要几秒时间

Python 3.x 下的安装

目前master分支是只支持Python2.x 的

Python3.x 版本的分支也已经基本可用： 

git clone https://github.com/fxsjy/jieba.gi

tgit checkout jieba3k

python setup.py install

Algorithm

1. 基于Trie树结构实现高效的词图扫描，生成句子中汉字所有可能成词情况所构成的有向无环图（DAG)

2. 采用了动态规划查找最大概率路径, 找出基于词频的最大切分组合

3. 对于未登录词，

   采用了基于汉字成词能力的HMM模型，使用了Viterbi算法

功能一：分词

jieba.cut方法接受两个输入参数: 

1) 第一个参数为需要分词的字符串 

2）cut_all参数用来控制是否采用全模式

jieba.cut_for_search方法接受一个参数：需要分词的字符串,该方法适合用于搜索引擎构建倒排索引的分词，粒度比较细

注意：待分词的字符串可以是gbk字符串、utf-8字符串或者unicode

jieba.cut以及jieba.cut_for_search返回的结构都是一个可迭代的generator，可以使用for循环来获得分词后得到的每一个词语(unicode)，也可以用list(jieba.cut(...))转化为list

代码示例( 分词 )

#encoding=utf-8 import jieba seg_list = jieba.cut("我来到北京清华大学",cut_all=True) print "Full Mode:", "/ ".join(seg_list) #全模式 seg_list = jieba.cut("我来到北京清华大学",cut_all=False) print "Default Mode:", "/ ".join(seg_list) #精确模式 seg_list = jieba.cut("他来到了网易杭研大厦") #默认是精确模式 print ", ".join(seg_list) seg_list = jieba.cut_for_search("小明硕士毕业于中国科学院计算所，后在日本京都大学深造") #搜索引擎模式 print ", ".join(seg_list)

Output:

【全模式】: 我/ 来到/ 北京/ 清华/ 清华大学/ 华大/ 大学 【精确模式】: 我/ 来到/ 北京/ 清华大学 【新词识别】：他, 来到, 了, 网易, 杭研, 大厦    (此处，“杭研”并没有在词典中，但是也被Viterbi算法识别出来了) 【搜索引擎模式】： 小明, 硕士, 毕业, 于, 中国, 科学, 学院, 科学院, 中国科学院, 计算, 计算所, 后, 在, 日本, 京都, 大学, 日本京都大学, 深造

功能二：添加自定义字典

开发者可以指定自己自定义的词典，以便包含jieba词库里没有的词。虽然jieba有新词识别能力，但是自行添加新词可以保证更高的正确率

用法： jieba.load_userdict(file_name) # file_name为自定义词典的路径

词典格式和dict.txt一样，一个词占一行；每一行分三部分，一部分为词语，另一部分为词频，最后为词性（可省略），用空格隔开

范例：

之前：

李小福 / 是 / 创新 / 办 / 主任 / 也 / 是 / 云 / 计算 / 方面 / 的 / 专家 /

加载自定义词库后：　

李小福 / 是 / 创新办 / 主任 / 也 / 是 / 云计算 / 方面 / 的 / 专家 /

功能三：关键词提取

jieba.analyse.extract_tags(sentence,topK) #需要先import jieba.analyse

setence为待提取的文本

topK为返回几个TF/IDF权重最大的关键词，默认值为20

代码示例 （关键词提取）

https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/extract_tags.py

功能四：词性标注

标注句子分词后每个词的词性，采用和ictclas兼容的标记法

用法示例

>>> import jieba.posseg as pseg >>> words =pseg.cut("我爱北京天安门") >>> for w in words: ...    print w.word,w.flag ... 我 r 爱 v 北京 ns 天安门 ns

功能五：并行分词

标注句子分词后每个词的词性，采用和ictclas兼容的标记法

原理：将目标文本按行分隔后，把各行文本分配到多个python进程并行分词，然后归并结果，从而获得分词速度的可观提升

基于python自带的multiprocessing模块，目前暂不支持windows

用法：

jieba.enable_parallel(4) # 开启并行分词模式，参数为并行进程数jieba.disable_parallel() # 关闭并行分词模式

例子： https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/parallel/test_file.py

实验结果：在4核3.4GHz Linux机器上，对金庸全集进行精确分词，获得了1MB/s的速度，是单进程版的3.3倍。

功能六：Tokenize

Tokenize：返回词语在原文的起始位置

注意，输入参数只接受unicode

默认模式

result = jieba.tokenize(u'永和服装饰品有限公司')

for tk in result:

    print "word %s\t\t start: %d \t\t end:%d" % (tk[0],tk[1],tk[2])

word 永和                start: 0                end:2 word 服装                start: 2                end:4 word 饰品                start: 4                end:6 word 有限公司            start: 6                end:10

搜索模式

result = jieba.tokenize(u'永和服装饰品有限公司',mode='search')

for tk in result:

    print "word %s\t\t start: %d \t\t end:%d" % (tk[0],tk[1],tk[2])

word 永和                start: 0                end:2 word 服装                start: 2                end:4 word 饰品                start: 4                end:6 word 有限                start: 6                end:8 word 公司                start: 8                end:10 word 有限公司            start: 6                end:10

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