烦烦烦( ˇ?ˇ )
http://www.oschina.net/p/jieba/ 搬运工。。。。。
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:
- 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。
- 支持繁体分词
- 支持自定义词典(如何上传自己的词典呢,词典的结构又是什么样子的呢)
Algorithm
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- 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 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 )
功能 2) :添加自定义词典
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- 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:
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- 之前: 李小福 / 是 / 创新 / 办 / 主任 / 也 / 是 / 云 / 计算 / 方面 / 的 / 专家 /
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- 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 /
- 自定义词典:https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/userdict.txt
- 用法示例:https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/test_userdict.py
- "通过用户自定义词典来增强歧义纠错能力" --- https://github.com/fxsjy/jieba/issues/14
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功能 3) :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)
功能 4) : 词性标注
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- 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
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功能 5) : 并行分词
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- 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。
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功能 6) : Tokenize:返回词语在原文的起始位置
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- 注意,输入参数只接受unicode
- 默认模式
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功能 7) : ChineseAnalyzer for Whoosh搜索引擎
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- 引用: from jieba.analyse import ChineseAnalyzer
- 用法示例:https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/test_whoosh.py
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时间: 2024-09-29 00:06:52