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Python学习之jieba

news 来源：原创 2025/9/19 0:26:47

Python学习之jieba

  1. jieba是优秀的中文分词第三方库,由于中文文本之间每个汉字都是连续书写的,我们需要通过特定的手段来获得其中的每个词组,这种手段叫做分词,我们可以通过jieba库来完成这个过程。
  2. jieba库的分词原理:利用一个中文词库,确定汉字之间的关联频率,汉字向概率大的组成词组,形成分词结果,除了分词,用户还可以添加自定义的词语[这一点很有趣enjoy]
  3. jieba分词的四种模式:精确模式、全模式、搜索引擎模式、paddle模式
    • jieba.lcut(s) 精确模式：把文本精确的切分开,不存在冗余单词,适合文本分析[最常用]
    • jieba.lcut(s,cut_all=True) 全模式：把文本中所有可能的词语都扫描出来,有冗余,但是不能解决歧义
    • jieba.lcut_for_search(s) 搜索引擎模式：在精确模式基础上,对长词再次切分,提高召回率,适合用于搜索引擎分词
    • pallde模式是指使用飞桨(PaddlePaddle)深度学习框架加速分词的一种模式,相对于传统的分词算法,paddle模式采用了深度学习模型,可以获得更高的分词准确度和更快的速度
  4. 算法原理:
    • 基于前缀词典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(DP)查找中最大概率路径,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
import jieba# jieba.cut
# 功能:对输入文本进行分词,返回一个生成器(generator)
# 特点:生成器是惰性计算的,适合处理大文本时节省内存,需要手动将生成器转换未列表或其他数据结构
# jieba.lcut
# 功能:对输入文本进行分词,返回一个了,列表(list)
# 特点:直接返回列表,方便直接使用,适合处理小文本或需要立即使用分词结果的场景
# # 一 精确模式
seg_list = jieba.cut('我的梦想是当太空人', cut_all=False)
# 如果直接print(seg_list)是不行的 因为jieba.cut() 返回的是一个生成器（generator），而不是直接存储分词结果的列表
# 生成器是惰性计算（lazy evaluation）的，它不会一次性生成所有结果，而是按需逐个产生元素（节省内存）。
# 有三种方法提取生成器中的内容
# 1.使用join()函数迭代
# join()将一个可迭代对象（如列表、元组、生成器）中的多个字符串元素，用当前字符串作为“连接符”拼接成一个新字符串。
# 基础语法:"连接符".join(可迭代对象)
print("default node:"+"/".join(seg_list)) #default node:是前缀 结果用"/"连接起来 形成一个可读的字符串# 2.将返回结果强制转换为列表list
seg_list1 = list(jieba.cut('我的梦想是当太空人', cut_all=False)) #默认是False
print(seg_list1)# 3.使用jieba.lcout()函数
seg_list2 = jieba.lcut('我的梦想是当太空人', cut_all=False)
print(seg_list2)
# 精确模式结果:['我', '的', '梦想', '是', '当', '太空', '人']
#########################################################################################
# 二 全模式
seg_list = jieba.lcut('我的梦想是当太空人', cut_all=True) #全模式
print(seg_list)
# 全模式结果:['我', '的', '梦想', '是', '当', '太空', '太空人']
#########################################################################################
# 三 搜索引擎模式
seg_list = jieba.cut_for_search('我本科毕业于北京大学,后再清华大学深造') #搜索引擎模式
print("/".join(seg_list))
# 搜索引擎模式结果:我/本科/毕业/本科毕业/于/北京/大学/北京大学/,/后/再/清华/华大/大学/清华大学/深造
#########################################################################################
# 四 Viterbi算法
# 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
seg_list = jieba.cut('小明来到了网易杭硕大厦') #默认是精确模式,Viterbi算法自动识别词典中未登录的词
print("/".join(seg_list))
# 结果:小明/来到/了/网易/杭硕/大厦
#########################################################################################
# 五 自定义词典
# 在jieba自定义字典方面,目前常见的应用环境是各网络平台对违禁词的查询搜素处理,以及网站对用户个人信息的处理,对购物方面评价信息的处理,文本分析等等
# 因此,我们使用jupyter notebook尝试自定义词典的使用,可以使用下列格式创建text文本文件:
# 保罗萨摩塞特 100 n
# 小程序开发 100 n
# Python技术 100 n
# Java技术 100 n
# 格式说明:
# 每行定义一个词语,格式为: 词语 [词频] [词性]
# 词频(可选):数值越大,该词被优先分出的概率越高(默认词频为0)
# 词性(可选):如名词n 动词v等(jieba默认不强制使用词性)
# 待分词的句子
sentence = "保罗萨摩塞特想要进行小程序开发,他需要学习Python技术和Java技术"# 未使用自定义分词的分词结果
default_result = jieba.cut(sentence, HMM=False) #关闭HMM以突出词典作用
print("默认分词:"+"/".join(default_result))# 加载自定义词典
jieba.load_userdict("user_dict.txt") # 文件路径正确# 使用自定义词典的分词结果(需重新加载或重启解释器)
custom_result = jieba.cut(sentence)
print("自定义词典分词:"+"/".join(custom_result))
# 默认分词:保罗/萨摩/塞特/想要/进行/小/程序开发/,/他/需要/学习/Python/技术/和/Java/技术
# 自定义词典分词:保罗萨摩塞特/想要/进行/小程序开发/,/他/需要/学习/Python技术/和/Java技术

# 对词组的基本操作
# 添加
str = "你好呀,我叫李明!多多关照!"
print(jieba.lcut(str))
jieba.add_word("我叫") #会让"我叫"成为一个独立词汇
print(jieba.lcut(str))
# 结果:['你好', '呀', ',', '我', '叫', '李明', '!', '多多关照', '!']
# 结果:['你好', '呀', ',', '我叫', '李明', '!', '多多关照', '!']# 删除
str = "你好呀,我叫李明!多多关照!"
jieba.del_word("李明") #会删除"李明"这个独立词汇
print(jieba.lcut(str))
# 结果:['你好', '呀', ',', '我', '叫', '李', '明', '!', '多多关照', '!']# 调整词出现的频率
str = "你好呀,我叫李明!多多关照!"
# segment:需要调整词频的词组,可以是一个字符串或者一个词元元组
# True:表示调整词频 False:表示恢复默认词频
jieba.suggest_freq(("李", "明"), True)
print(jieba.lcut(str))
# 结果:['你好', '呀', ',', '我', '叫', '李', '明', '!', '多多关照', '!']

import jieba.analyse # 导入jieba 的关键词提取模块
# TF-IDF算法
# TF（词频）：一个词在文本中出现的频率。
# IDF（逆文档频率）：衡量一个词的普遍重要性。如果一个词在多篇文档中频繁出现（如“的”），它的 IDF 值会很低；反之，罕见词的 IDF 值高。
# TF-IDF = TF × IDF：用于评估一个词在文本中的重要性（既考虑局部频率，又考虑全局罕见性）。# 作用：初始化 TF-IDF 模型，用于后续关键词提取。
# 参数 idf_path=None：
# idf_path 是 IDF（逆文档频率）文件的路径。
# 如果为 None，则使用 jieba 默认的 IDF 语料库（内置的中文 IDF 频率表）。
# 如果你想自定义 IDF 数据（例如针对特定领域的文本），可以传入自己的 IDF 文件路径。
jieba.analyse.TFIDF(idf_path=None)text = "我喜欢学习Python,Python是一门非常有趣的编程语言"
keywords = jieba.analyse.extract_tags(text,# 待分析的文本topK = 3,# 提取前 3 个最重要的关键词,如果不写默认为20withWeight=True,# 是否返回关键词的权重（TF-IDF 值）,默认为假allowPOS=()# 允许的词性（空表示不过滤词性）,此处无过滤词,可以选择['ns', 'n', 'v', 'nr']
)
print(keywords)sentence = "我喜欢学习Python,Python是一门非常有趣的编程语言,Python的应用广泛,很多人都在学习它."
keywords = jieba.analyse.textrank(sentence,topK=5,withWeight=False,allowPOS=('ns', 'n', 'vn', 'v', 'nr')
)
print(keywords)# 创建自定义 TextRank实例
textrank = jieba.analyse.TextRank()# 使用自定义实例提取关键词
sentence = "我喜欢学习Python,Python是一门非常有趣的编程语言,Python的应用广泛,很多人都在学习它."
keywords = textrank.extract_tags(sentence,topK=5,withWeight=True
)
print(keywords)
# 结果:[('学习', 1.0), ('编程语言', 1.0), ('喜欢', 0.994132857417495), ('应用', #0.994132857417495)]

# 词性标注
import jieba.posseg
str = "你好哎呀,我叫李华!多多关照!"
pt = jieba.posseg.POSTokenizer()
print(pt.lcut(str)) #得到pair键值对,使用遍历取值
# print(jieba.posseg.cut(str))作用一样
for i,k in pt.lcut(str):print(i, k)
# 结果如下
[pair('你好', 'l'), pair('哎呀', 'e'), pair(',', 'x'), pair('我', 'r'), pair('叫', 'v'), pair('李华', 'nr'), pair('!', 'x'), pair('多多关照', 'l'), pair('!', 'x')]
你好 l
哎呀 e
, x
我 r
叫 v
李华 nr
! x
多多关照 l
! x

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编程日记 2025/9/10 0:40:46