jieba是python的一個中文分詞庫，下面介紹它的使用方法。

安裝

方式1： pip install jieba方式2： 先下載 http://pypi.python.org/pypi/jieba/ 然后解壓，運行 python setup.py install

功能

下面介紹下jieba的主要功能，具體信息可參考github文檔：https://github.com/fxsjy/jieba

分詞

jieba常用的三種模式：

精確模式，試圖將句子最精確地切開，適合文本分析；

全模式，把句子中所有的可以成詞的詞語都掃描出來, 速度非?？?#xff0c;但是不能解決歧義；

搜索引擎模式，在精確模式的基礎上，對長詞再次切分，提高召回率，適合用于搜索引擎分詞。

可使用?jieba.cut?和?jieba.cut_for_search?方法進行分詞，兩者所返回的結構都是一個可迭代的 generator，可使用 for 循環來獲得分詞后得到的每一個詞語（unicode），或者直接使用?jieba.lcut?以及?jieba.lcut_for_search?返回 list。

jieba.Tokenizer(dictionary=DEFAULT_DICT)?：使用該方法可以自定義分詞器，可以同時使用不同的詞典。jieba.dt?為默認分詞器，所有全局分詞相關函數都是該分詞器的映射。

jieba.cut?和?jieba.lcut?可接受的參數如下：

需要分詞的字符串（unicode 或 UTF-8 字符串、GBK 字符串）

cut_all：是否使用全模式，默認值為?False

HMM：用來控制是否使用 HMM 模型，默認值為?True

jieba.cut_for_search?和?jieba.lcut_for_search?接受 2 個參數：

需要分詞的字符串（unicode 或 UTF-8 字符串、GBK 字符串）

HMM：用來控制是否使用 HMM 模型，默認值為?True

需要注意的是，盡量不要使用 GBK 字符串，可能無法預料地錯誤解碼成 UTF-8。

三種分詞模式的比較：

# 全匹配 seg_list = jieba.cut("今天哪里都沒去，在家里睡了一天", cut_all=True) print(list(seg_list)) # ['今天', '哪里', '都', '沒去', '', '', '在家', '家里', '睡', '了', '一天']# 精確匹配 默認模式 seg_list = jieba.cut("今天哪里都沒去，在家里睡了一天", cut_all=False) print(list(seg_list)) # ['今天', '哪里', '都', '沒', '去', '，', '在', '家里', '睡', '了', '一天']# 精確匹配 seg_list = jieba.cut_for_search("今天哪里都沒去，在家里睡了一天") print(list(seg_list)) # ['今天', '哪里', '都', '沒', '去', '，', '在', '家里', '睡', '了', '一天']

自定義詞典

開發者可以指定自己自定義的詞典，以便包含 jieba 詞庫里沒有的詞。
用法： jieba.load_userdict(dict_path)

dict_path：為自定義詞典文件的路徑

詞典格式如下：

一個詞占一行；每一行分三部分：詞語、詞頻（可省略）、詞性（可省略），用空格隔開，順序不可顛倒。

下面使用一個例子說明一下：

自定義字典 user_dict.txt：

大學課程 深度學習

下面比較下精確匹配、全匹配和使用自定義詞典的區別：

import jiebatest_sent = """ 數學是一門基礎性的大學課程，深度學習是基于數學的，尤其是線性代數課程 """words = jieba.cut(test_sent) print(list(words)) # ['\n', '數學', '是', '一門', '基礎性', '的', '大學', '課程', '，', '深度', # '學習', '是', '基于', '數學', '的', '，', '尤其', '是', '線性代數', '課程', '\n']words = jieba.cut(test_sent, cut_all=True) print(list(words)) # ['\n', '數學', '是', '一門', '基礎', '基礎性', '的', '大學', '課程', '', '', '深度', # '學習', '是', '基于', '數學', '的', '', '', '尤其', '是', '線性', '線性代數', '代數', '課程', '\n']jieba.load_userdict("userdict.txt") words = jieba.cut(test_sent) print(list(words)) # ['\n', '數學', '是', '一門', '基礎性', '的', '大學課程', '，', '深度學習', '是', # '基于', '數學', '的', '，', '尤其', '是', '線性代數', '課程', '\n']jieba.add_word("尤其是") jieba.add_word("線性代數課程")words = jieba.cut(test_sent) print(list(words)) # ['\n', '數學', '是', '一門', '基礎性', '的', '大學課程', '，', '深度學習', '是', # '基于', '數學', '的', '，', '尤其是', '線性代數課程', '\n']

從上面的例子中可以看出，使用自定義詞典與使用默認詞典的區別。

jieba.add_word()：向自定義字典中添加詞語

關鍵詞提取

可以基于 TF-IDF 算法進行關鍵詞提取，也可以基于TextRank 算法。 TF-IDF 算法與 elasticsearch 中使用的算法是一樣的。

使用 jieba.analyse.extract_tags() 函數進行關鍵詞提取，其參數如下：

jieba.analyse.extract_tags(sentence, topK=20, withWeight=False, allowPOS=())

sentence 為待提取的文本

topK 為返回幾個 TF/IDF 權重最大的關鍵詞，默認值為 20

withWeight 為是否一并返回關鍵詞權重值，默認值為 False

allowPOS 僅包括指定詞性的詞，默認值為空，即不篩選

jieba.analyse.TFIDF(idf_path=None) 新建 TFIDF 實例，idf_path 為 IDF 頻率文件

也可以使用 jieba.analyse.TFIDF(idf_path=None) 新建 TFIDF 實例，idf_path 為 IDF 頻率文件。

基于 TF-IDF 算法和TextRank算法的關鍵詞抽取：

import jieba.analysefile = "sanguo.txt" topK = 12 content = open(file, 'rb').read()# 使用tf-idf算法提取關鍵詞 tags = jieba.analyse.extract_tags(content, topK=topK) print(tags) # ['玄德', '程遠志', '張角', '云長', '張飛', '黃巾', '封谞', '劉焉', '鄧茂', '鄒靖', '姓名', '招軍'] # 使用textrank算法提取關鍵詞 tags2 = jieba.analyse.textrank(content, topK=topK)# withWeight=True：將權重值一起返回 tags = jieba.analyse.extract_tags(content, topK=topK, withWeight=True) print(tags) # [('玄德', 0.1038549799467099), ('程遠志', 0.07787459004363208), ('張角', 0.0722532891360849), # ('云長', 0.07048801593691037), ('張飛', 0.060972692853113214), ('黃巾', 0.058227157790330185), # ('封谞', 0.0563904127495283), ('劉焉', 0.05470798376886792), ('鄧茂', 0.04917692565566038), # ('鄒靖', 0.04427258239705188), ('姓名', 0.04219704283997642), ('招軍', 0.04182041076757075)]

上面的代碼是讀取文件，提取出現頻率最高的前12個詞。

詞性標注

詞性標注主要是標記文本分詞后每個詞的詞性，使用例子如下：

import jieba import jieba.posseg as pseg# 默認模式 seg_list = pseg.cut("今天哪里都沒去，在家里睡了一天") for word, flag in seg_list:print(word + " " + flag)""" 使用 jieba 默認模式的輸出結果是： 我 r Prefix dict has been built successfully. 今天 t 吃 v 早飯 n 了 ul """# paddle 模式 words = pseg.cut("我今天吃早飯了",use_paddle=True) """ 使用 paddle 模式的輸出結果是： 我 r 今天 TIME 吃 v 早飯 n 了 xc """

paddle模式的詞性對照表如下：

總結

以上是生活随笔為你收集整理的python中jieba库使用教程的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

如果覺得生活随笔網站內容還不錯，歡迎將生活随笔推薦給好友。