Python jiba 分词

特点

1，支持三种分词模式：

a,精确模式，试图将句子最精确地切开，适合文本分析；
b,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；
c,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。

2，支持繁体分词

3，支持自定义词典

算法实现：

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)
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
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

功能 1)：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 2) ：添加自定义词典

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：
自定义词典：

云计算 5
李小福 2 nr
创新办 3 i
easy_install 3 eng
好用 300
韩玉赏鉴 3 nz

用法示例：

import sys
import jieba
jieba.load_userdict("userdict.txt")
import jieba.posseg as psegtest_sent = "李小福是创新办主任也是云计算方面的专家;"

words = jieba.cut(test_sent)
for w in words:print wresult = pseg.cut(test_sent)#词性标注
for w in result:print w.word, "/",w.flag, ", ",print "\n========"

terms = jieba.cut('easy_install is great')#带下划线的词会被分割
for t in terms:print t

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 /
词性标注结果：李小福 / nr , 是 / v , 创新办 / i , 主任 / b , 也 / d , 是 / v , 云计算 / x , 方面 / n , 的 / uj , 专家 / n , ; / x

功能 3) ：关键词提取

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

说明

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）

import sys
sys.path.append('../')import jieba
import jieba.analyse
from optparse import OptionParserUSAGE = "usage: python extract_tags.py [file name] -k [top k]"parser = OptionParser(USAGE)
parser.add_option("-k", dest="topK")
opt, args = parser.parse_args()if len(args) < 1:print USAGEsys.exit(1)file_name = args[0]if opt.topK is None:topK = 10
else:topK = int(opt.topK)content = open(file_name, 'rb').read()tags = jieba.analyse.extract_tags(content, topK=topK)print ",".join(tags)

功能 4) : 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 5) : 并行分词

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：

import urllib2
import sys,time
import sys
sys.path.append("../../")
import jieba
jieba.enable_parallel(4)url = sys.argv[1]
content = open(url,"rb").read()
t1 = time.time()
words = list(jieba.cut(content))t2 = time.time()
tm_cost = t2-t1log_f = open("1.log","wb")
for w in words:
print >> log_f, w.encode("utf-8"), "/" ,print 'speed' , len(content)/tm_cost, " bytes/second"

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。

其他词典

占用内存较小的词典文件 https://github.com/fxsjy/jieba/raw/master/extra_dict/dict.txt.small
支持繁体分词更好的词典文件 https://github.com/fxsjy/jieba/raw/master/extra_dict/dict.txt.big
下载你所需要的词典，然后覆盖jieba/dict.txt 即可或者用jieba.set_dictionary('data/dict.txt.big')

模块初始化机制的改变:lazy load （从0.28版本开始）

jieba采用延迟加载，"import jieba"不会立即触发词典的加载，一旦有必要才开始加载词典构建trie。如果你想手工初始jieba，也可以手动初始化。

import jieba
jieba.initialize()  # 手动初始化（可选）

在0.28之前的版本是不能指定主词典的路径的，有了延迟加载机制后，你可以改变主词典的路径:

jieba.set_dictionary('data/dict.txt.big')

例子：

#encoding=utf-8
import sys
sys.path.append("../")
import jiebadef cuttest(test_sent):result = jieba.cut(test_sent)print " ".join(result)def testcase():cuttest("这是一个伸手不见五指的黑夜。我叫孙悟空，我爱北京，我爱Python和C++。")

if __name__ == "__main__":testcase()jieba.set_dictionary("foobar.txt")print "================================"testcase()

关键词提取

基于 TF-IDF 算法的关键词抽取import jieba.analysejieba.analyse.extract_tags(sentence, topK=20, withWeight=False, allowPOS=())
sentence 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
withWeight 为是否一并返回关键词权重值，默认值为 False
allowPOS 仅包括指定词性的词，默认值为空，即不筛选
jieba.analyse.TFIDF(idf_path=None) 新建 TFIDF 实例，idf_path 为 IDF 频率文件
代码示例 （关键词提取）

import jieba.analyse
text = "我有一头小毛驴！"
tags = jieba.analyse.extract_tags(text,3)
print "基于 TF-IDF 算法的关键词抽取"," / ".join(tags)

关键词提取所使用逆向文件频率（IDF）文本语料库可以切换成自定义语料库的路径用法： jieba.analyse.set_idf_path(file_name) # file_name为自定义语料库的路径自定义语料库示例：https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/extra_dict/idf.txt.big用法示例：https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/extract_tags_idfpath.py关键词提取所使用停止词（Stop Words）文本语料库可以切换成自定义语料库的路径用法： jieba.analyse.set_stop_words(file_name) # file_name为自定义语料库的路径自定义语料库示例：https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/extra_dict/stop_words.txt用法示例：https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/extract_tags_stop_words.py关键词一并返回关键词权重值示例用法示例：https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/extract_tags_with_weight.py基于 TextRank 算法的关键词抽取jieba.analyse.textrank(sentence, topK=20, withWeight=False, allowPOS=('ns', 'n', 'vn', 'v')) 直接使用，接口相同，注意默认过滤词性。jieba.analyse.TextRank() 新建自定义 TextRank 实例算法论文： TextRank: Bringing Order into Texts基本思想:将待抽取关键词的文本进行分词以固定窗口大小(默认为5，通过span属性调整)，词之间的共现关系，构建图计算图中节点的PageRank，注意是无向带权图使用示例

import jieba.analyse
text = "我有一头小毛驴！"
tags = jieba.analyse.textrank(text,3)
print "基于 TextRank 算法的关键词抽取"," / ".join(tags)