爬虫 jieba jieba分词 小贾嗯嗯 2021-02-25 2022-09-27 jieba分词 jieba “结巴”中文分词:做最好的 Python 中文分词组件
“Jieba” (Chinese for “to stutter”) Chinese text segmentation: built to be the best Python Chinese word segmentation module.
Scroll down for English documentation.
特点
支持四种分词模式:
精确模式,试图将句子最精确地切开,适合文本分析;
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;
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。
paddle模式,利用PaddlePaddle深度学习框架,训练序列标注(双向GRU)网络模型实现分词。同时支持词性标注。paddle模式使用需安装paddlepaddle-tiny,pip install paddlepaddle-tiny==1.6.1
。目前paddle模式支持jieba v0.40及以上版本。jieba v0.40以下版本,请升级jieba,pip install jieba --upgrade
。PaddlePaddle官网
支持繁体分词
支持自定义词典
MIT 授权协议
安装说明 代码对 Python 2/3 均兼容
全自动安装:easy_install jieba
或者 pip install jieba
/ pip3 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
如果需要使用paddle模式下的分词和词性标注功能,请先安装paddlepaddle-tiny,pip install paddlepaddle-tiny==1.6.1
。
算法
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
主要功能
分词
jieba.cut
方法接受四个输入参数: 需要分词的字符串;cut_all 参数用来控制是否采用全模式;HMM 参数用来控制是否使用 HMM 模型;use_paddle 参数用来控制是否使用paddle模式下的分词模式,paddle模式采用延迟加载方式,通过enable_paddle接口安装paddlepaddle-tiny,并且import相关代码;
jieba.cut_for_search
方法接受两个参数:需要分词的字符串;是否使用 HMM 模型。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
待分词的字符串可以是 unicode 或 UTF-8 字符串、GBK 字符串。注意:不建议直接输入 GBK 字符串,可能无法预料地错误解码成 UTF-8
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),或者用
jieba.lcut
以及 jieba.lcut_for_search
直接返回 list
jieba.Tokenizer(dictionary=DEFAULT_DICT)
新建自定义分词器,可用于同时使用不同词典。jieba.dt
为默认分词器,所有全局分词相关函数都是该分词器的映射。
代码示例
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 import jiebajieba.enable_paddle() strs=["我来到北京清华大学" ,"乒乓球拍卖完了" ,"中国科学技术大学" ] for str in strs: seg_list = jieba.cut(str ,use_paddle=True ) print ("Paddle Mode: " + '/' .join(list (seg_list))) seg_list = jieba.cut("我来到北京清华大学" , cut_all=True ) print ("Full Mode: " + "/ " .join(seg_list)) seg_list = jieba.cut("我来到北京清华大学" , cut_all=False ) print ("Default Mode: " + "/ " .join(seg_list)) seg_list = jieba.cut("他来到了网易杭研大厦" ) 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" ) print (", " .join(seg_list))
输出:
1 2 3 4 5 6 7 【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
添加自定义词典
载入词典
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 为文件类对象或自定义词典的路径
词典格式和 dict.txt
一样,一个词占一行;每一行分三部分:词语、词频(可省略)、词性(可省略),用空格隔开,顺序不可颠倒。file_name
若为路径或二进制方式打开的文件,则文件必须为 UTF-8 编码。
词频省略时使用自动计算的能保证分出该词的词频。
例如:
更改分词器(默认为 jieba.dt
)的 tmp_dir
和 cache_file
属性,可分别指定缓存文件所在的文件夹及其文件名,用于受限的文件系统。
范例:
1 2 3 * 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 /
调整词典
使用 add_word(word, freq=None, tag=None)
和 del_word(word)
可在程序中动态修改词典。
使用 suggest_freq(segment, tune=True)
可调节单个词语的词频,使其能(或不能)被分出来。
注意:自动计算的词频在使用 HMM 新词发现功能时可能无效。
代码示例:
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 >>> print ('/' .join(jieba.cut('如果放到post中将出错。' , HMM=False )))如果/放到/post/中将/出错/。 >>> jieba.suggest_freq(('中' , '将' ), True ) 494 >>> print ('/' .join(jieba.cut('如果放到post中将出错。' , HMM=False )))如果/放到/post/中/将/出错/。 >>> print ('/' .join(jieba.cut('「台中」正确应该不会被切开' , HMM=False )))「/台/中/」/正确/应该/不会/被/切开 >>> jieba.suggest_freq('台中' , True ) 69 >>> print ('/' .join(jieba.cut('「台中」正确应该不会被切开' , HMM=False )))「/台中/」/正确/应该/不会/被/切开
关键词提取
基于 TF-IDF 算法的关键词抽取
jieba.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)
https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/extract_tags.py
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
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
关键词一并返回关键词权重值示例
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: 见 test/demo.py
词性标注
jieba.posseg.POSTokenizer(tokenizer=None)
新建自定义分词器,tokenizer
参数可指定内部使用的 jieba.Tokenizer
分词器。jieba.posseg.dt
为默认词性标注分词器。
标注句子分词后每个词的词性,采用和 ictclas 兼容的标记法。
除了jieba默认分词模式,提供paddle模式下的词性标注功能。paddle模式采用延迟加载方式,通过enable_paddle()安装paddlepaddle-tiny,并且import相关代码;
用法示例
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 >>> import jieba>>> import jieba.posseg as pseg>>> words = pseg.cut("我爱北京天安门" ) >>> jieba.enable_paddle() >>> words = pseg.cut("我爱北京天安门" ,use_paddle=True ) >>> for word, flag in words:... print ('%s %s' % (word, flag)) ... 我 r 爱 v 北京 ns 天安门 ns
paddle模式词性标注对应表如下:
paddle模式词性和专名类别标签集合如下表,其中词性标签 24 个(小写字母),专名类别标签 4 个(大写字母)。
标签
含义
标签
含义
标签
含义
标签
含义
n
普通名词
f
方位名词
s
处所名词
t
时间
nr
人名
ns
地名
nt
机构名
nw
作品名
nz
其他专名
v
普通动词
vd
动副词
vn
名动词
a
形容词
ad
副形词
an
名形词
d
副词
m
数量词
q
量词
r
代词
p
介词
c
连词
u
助词
xc
其他虚词
w
标点符号
PER
人名
LOC
地名
ORG
机构名
TIME
时间
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: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。
注意 :并行分词仅支持默认分词器 jieba.dt
和 jieba.posseg.dt
。
Tokenize:返回词语在原文的起止位置
1 2 3 4 5 6 7 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
1 2 3 4 5 6 7 8 9 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
ChineseAnalyzer for Whoosh 搜索引擎
命令行分词
使用示例:python -m jieba news.txt > cut_result.txt
命令行选项(翻译):
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 使用: python -m jieba [options] filename 结巴命令行界面。 固定参数: filename 输入文件 可选参数: -h, --help 显示此帮助信息并退出 -d [DELIM], --delimiter [DELIM] 使用 DELIM 分隔词语,而不是用默认的' / '。 若不指定 DELIM,则使用一个空格分隔。 -p [DELIM], --pos [DELIM] 启用词性标注;如果指定 DELIM,词语和词性之间 用它分隔,否则用 _ 分隔 -D DICT, --dict DICT 使用 DICT 代替默认词典 -u USER_DICT, --user-dict USER_DICT 使用 USER_DICT 作为附加词典,与默认词典或自定义词典配合使用 -a, --cut-all 全模式分词(不支持词性标注) -n, --no-hmm 不使用隐含马尔可夫模型 -q, --quiet 不输出载入信息到 STDERR -V, --version 显示版本信息并退出 如果没有指定文件名,则使用标准输入。
--help
选项输出:
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 $> python -m jieba --help Jieba command line interface. positional arguments: filename input file optional arguments: -h, --help show this help message and exit -d [DELIM], --delimiter [DELIM] use DELIM instead of ' / ' for word delimiter; or a space if it is used without DELIM -p [DELIM], --pos [DELIM] enable POS tagging; if DELIM is specified, use DELIM instead of '_' for POS delimiter -D DICT, --dict DICT use DICT as dictionary -u USER_DICT, --user-dict USER_DICT use USER_DICT together with the default dictionary or DICT (if specified) -a, --cut-all full pattern cutting (ignored with POS tagging) -n, --no-hmm don't use the Hidden Markov Model -q, --quiet don't print loading messages to stderr -V, --version show program's version number and exit If no filename specified, use STDIN instead.
延迟加载机制 jieba 采用延迟加载,import jieba
和 jieba.Tokenizer()
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前缀字典。如果你想手工初始 jieba,也可以手动初始化。
1 2 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:
1 jieba.set_dictionary('data/dict.txt.big')
例子: https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/test_change_dictpath.py
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')
停用词(1893) 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 101 102 103 104 105 106 107 108 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120 121 122 123 124 125 126 127 128 129 130 131 132 133 134 135 136 137 138 139 140 141 142 143 144 145 146 147 148 149 150 151 152 153 154 155 156 157 158 159 160 161 162 163 164 165 166 167 168 169 170 171 172 173 174 175 176 177 178 179 180 181 182 183 184 185 186 187 188 189 190 191 192 193 194 195 196 197 198 199 200 201 202 203 204 205 206 207 208 209 210 211 212 213 214 215 216 217 218 219 220 221 222 223 224 225 226 227 228 229 230 231 232 233 234 235 236 237 238 239 240 241 242 243 244 245 246 247 248 249 250 251 252 253 254 255 256 257 258 259 260 261 262 263 264 265 266 267 268 269 270 271 272 273 274 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