jieba库-【编程课堂】jieba-中文分词利器-起源网创项目

0、前言

在之前的文章中，我们曾使用过 jieba 库，当时并没有深入讲解，所以本次将其单独列出来详细讲解。

jieba库是进行中文分词的利器，根据文档描述，具有以下特点：

支持三种分词模式：

支持繁体分词

支持自定义词典

本文立足实际需求，提取出部分常用的功能作为讲解，内容包括：

1、分词

中文分词是 jieba 库的核心，其下包括常用的cut()和cut_for_search()函数。

cut()函数传入待分词的字符串，返回一个可迭代的生成器，可使用for循环提取或者list转为列表形式。

import jieba
string = '今天天气特别好，很开心'
result = jieba.cut(string)
print(list(result))

结果：

['今天天气', '特别', '好', '，', '很', '开心']

jieba库_jieba库_jieba库

cut()函数默认采用精确模式，使用全模式需修改cut_all参数为True

代码如下：

result = jieba.cut(string,cut_all=True)

结果为：

['今天', '今天天气', '天天', '天气', '特别', '好', '', '', '很', '开心']

cut_for_search()分词函数采用搜索引擎模式，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，通俗来说就是尽可能多的将字符串分割为有效的词汇。

示例：

string = '今天天气'res = jieba.cut(string)
res2 = jieba.cut_for_search(string)
print('使用cut:',list(res))
print('使用cut_for_search:',list(res2))

结果：

使用cut: ['今天天气']
使用cut_for_search: ['今天', '天天', '天气', '今天天气']

由于采取了不同的分词策略，所以最后的结果也不一样创业项目，使用哪个需要根据应用场景来选择。

2、提取词汇

jieba库_jieba库_jieba库

在处理词汇时，常常我们会提取出现频率比较高的关键词，jieba.analyse.extract_tags()具有此功能，它接受 4 个参数

我们以西游记为例，提取出权重占比最高的前20个词汇，代码如下：

from jieba.analyse 
import extract_tags
with open('西游记.txt','r',errors='ignore')as f:
    data = f.read()
res = extract_tags(data)
print(res)

结果如下：

['行者', '八戒', '师父', '三藏', '唐僧', '大圣', 
'沙僧', '妖精', '菩萨', '和尚', '那怪', '那里', 
'长老', '呆子', '徒弟', '怎么', '不知', '老孙', '国王', '一个']

修改topK = 10得到：

['行者', '八戒', '师父', '三藏', '唐僧',
 '大圣', '沙僧', '妖精', '菩萨', '和尚']

修改withWeight = True得到：

[('行者', 0.14971032916840787), ('八戒', 0.0684495682590684),
 ('师父', 0.06131338130166949), ('三藏', 0.05296939997015923), 
 ('唐僧', 0.034778382561747076), ('大圣', 0.032424843415734234), 
 ('沙僧', 0.03158331000220929), ('妖精', 0.027699530179843303), 
 ('菩萨', 0.02576333341504996), ('和尚', 0.02426762372832522)]

jieba 只能返回词汇的权重，而不能返回该词出现的频率，所以在一些特定的应用场景下，比如生成词云图，需要频数时jieba库，使用jieba.cut()和 collections 下的Counter解决起来更方便，关于Counter参考：【Counter】

3、搜索词汇位置

jieba 库也包含了定位词汇位置的功能，jieba.tokenize()可以实现此功能，该函数接收字符串，返回一个生成器，包含所有分词结果以及始末位置jieba库，基本用法如下：

jieba库_jieba库_jieba库

import jieba
string = '今天天气特别好，很开心'
result = jieba.tokenize(string)
print(list(result))

结果如下：

[('今天天气', 0, 4), ('特别', 4, 6), ('好', 6, 7),
 ('，', 7, 8), ('很', 8, 9), ('开心', 9, 11)]

如果我们只是找到某个特定的词汇在文中的位置，拿之前的西游记文本为例，我们去寻找词汇 “行者” 第一次出现的位置

with open('西游记.txt','r',errors='ignore')as f:
    data = f.read()
result = jieba.tokenize(data)
for i in result:
    if '行者' in i:
        print(i)
        break