環境：? Python3.6 +? windows10

jieba介紹以及分詞的原理

1. jieba 是Python中的優秀的中文分詞第三方庫

? ? --中文文本需要通過分詞獲得單個的詞語

2. jieba 庫提供三種分詞模式 ，最簡單只需要掌握一個函數

3.jieba庫的安裝

? ?只需要在cmd 中，? ?pip? install jieba? ? ?

4.. jieba分詞的原理? ??

? ? ? ? 通過中文詞庫的方式來識別分詞的

? ? ? ? -- 利用一個中文詞庫，確定漢字之間的關聯概率

? ? ? ?-- 通過計算漢字之間的概率，漢字間概率大的組成詞組，形成分詞結果

? ? ? ?-- 除了分詞，用戶還可以添加自定義的詞組

?jieba的三種模式以及函數介紹

?1.jieba分詞的三種模式? ? ?

? ? ? 精確模式 ：?把文本精確的切分開，不存在冗余單詞? ?（就是切分開之后一個不剩的精確組合） 常用

? ? ?全模式 ：?把文本中所有可能的詞語都掃描出來，有冗余

? ? ? ? ? ? ? ? ? 即： 可能有一個文本，可以從不同的角度來切分，變成不同的詞語。在全模式下把不同的詞語都挖掘出來

? ? 搜索引擎模式：在精確 模式基礎上，對長詞語再次切分

2. jieba庫的常用函數

? ?(1)精確模式 函數? jieba.lcut(str)? ? ?返回列表類型

import jieba """jieba.lcut(str)""" s = "中國是一個偉大的國家" print(jieba.lcut(s)) """輸出結果： ['中國', '是', '一個', '偉大', '的', '國家']"""

? (2)全模式? ? jieba.lcut(str,cut_all=True)? ? ?返回列表類型 ，有冗余

print(jieba.lcut(s,cut_all=True)) """輸出結果：['中國', '國是', '一個', '偉大', '的', '國家']"""

(3) 搜索引擎模式： jieba.lcut_for_search(str)? 返回列表類型，有冗余

? ? ?先按照精確模式進行分詞，然后把把比較長的詞進行再次分詞

s1 = "中華人民共和國是偉大的" print(jieba.lcut_for_search(s1)) ''' 輸出結果 ： ['中華', '華人', '人民', '共和', '共和國', '中華人民共和國', '是', '偉大', '的'] '''

(4) jieba.add_word(str)? ?向分詞詞典添加新詞 str

?

?jieba使用實例

文本詞頻的統計 ：? 一篇文章中，出現了哪些詞？哪些詞出現的最多？

?1. 首先是英文文本 ，對照英文的分詞，進行中文分詞?? 用到的英文文本的網站? ?網站的文本賦全部賦值下來，然后進行保存，：?https://python123.io/resources/pye/hamlet.txt

def getText():txt = open("E:\\\shuju\\hamelet.txt", "r").read()# 文章中的所有單詞轉化為小寫txt = txt.lower()# 使用空格個來替換掉所有的符號for ch in "!\"#$%&()*+,-./:;<>=?@[\\]_'{|}~":txt = txt.replace(ch, " ")return txtdef main():hamletTxt = getText()words = hamletTxt.split()counts = {}for word in words:# 獲取鍵對應的值，如果鍵不存在，給出默認值0# 獲取 每個單詞出現的次數counts[word] = counts.get(word, 0) + 1# 把字典的鍵值對轉化為元組，全部存放在列表里面items = list(counts.items())# 進行排序，按照每個元組的第二個值，即字典的值，進行降序排序items.sort(key=lambda x:x[1],reverse=True)# 對降序排序的前10個進行處理，# 格式化輸出 ： word: 最低長度為10,不夠補空格 counts： 最低長度為5，不夠的話補空格# print(items)for i in range(10):word,counts = items[i]print("{0:<10}{1:>5}".format(word,counts))if __name__ == '__main__':main()

運行結果：

the 1143 and 966 to 762 of 669 i 631 you 554 a 546 my 514 hamlet 471 in 451

2.中文的文本進行分析，和英文的相比不同，中文中的有名稱、詞語成語等

? ?現在只統計三國演義中的人物的出現次數，取出排行前10的人物出現的次數

? ? 中文的文本網站： 三國演義的片段文本：?https://python123.io/resources/pye/threekingdoms.txt

? ?詳細看代碼的注釋

"""人物出場統計""" import jieba# 讀取所有的文件 txt = open("E:\\shuju\\threekingdoms.txt","r",encoding="utf-8").read() # 使用jieba分詞的精確模式 words = jieba.lcut(txt) counts = {} '''對進行分詞的之后的結果進行處理,解決類似于孔明和諸葛亮是一個人物的問題，給其重新賦值''' for word in words:# 排除長度為1的if len(word) == 1:continueelif word == "諸葛亮" or word == "孔明曰":rword = "孔明"elif word == "關公" or word == "云長":rword = "關羽"elif word == "玄德" or word == "玄德曰":rword = "劉備"elif word == "孟德" or word == "丞相":rword = "曹操"elif word == "周瑜" or word == "都督":rword = "周瑜"else:rword = word# 統計出場的次數counts[rword] = counts.get(rword,0) + 1 '''因為分詞之后,可能不是人物的詞要比人物的次數多，所以進行處理，如果統計的結果里面出現了不是人物的結果，就對其進行刪除，可以先不進行處理，看看會出現哪些值，然后把這些值放在一個集合里面，然后可以進行相應的刪除多次進行運行，然后添加之后，就可以得到想要的結果''' excludes = {"將軍","卻說","二人","不可","荊州","不能","如此","商議","如何","主公","軍士","左右","軍馬","引兵","次日","大喜","東吳","天下","于是","今日","不敢","魏兵","陛下","不知","一人","人馬","漢中","只見","眾將","后主","大叫","上馬","蜀兵"} for ex in excludes:del counts[ex] # 刪除不是人物的值 items = list(counts.items()) # 安裝從大到小進行排序 items.sort(key=lambda x:x[1],reverse=True) # 只要前排序時候出場次數最多的前10個 for i in range(10):word,count = items[i]print("{0:<10}{1:>5}".format(word,count))

運行結果：

曹操 1451 孔明 1383 劉備 1252 關羽 784 周瑜 438 張飛 358 呂布 300 趙云 278 孫權 264 司馬懿 221

3.同樣的道理，我們可以進行西游記等，還有其他的中文文本的統計，

? ? 還有中文的期刊。新聞等，都是可以進行統計的。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的jieba库(jieba库的介绍以及分词原理,jieba的三种模式和常用函数,利用Jieba模块进行中文词语的统计)的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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