自然语言处理基础——jieba分词的原理与使用方法

Posted 2022-06-14 小哈里

文章目录

• • • 1 什么是jieba
    • 2 jieba分词的使用
    • 3 jieba分词的原理

1 什么是jieba

• 自然语言处理，特别是中文处理中，最好用的分词组件。
  python原项目开源地址：https://github.com/fxsjy/jieba

• 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 。

• jieba分词的特点
  支持繁体分词
  支持自定义词典

• jieba分词能分英文吗？
  对于英文文本，句子中的词汇可以通过空格很容易得进行划分，并不需要分词，谢谢。
  英文可以使用NLTK 进行分词和分句。
  jieba也可以把像All work and no play makes jack a dull boy, all work and no play这样的句子给分出来，不过在统计词频的时候效果似乎不是特别好。

• jieba分词拥有多语言版本
  Java：https://github.com/huaban/jieba-analysis
  C++：https://github.com/yanyiwu/cppjieba
  GO：https://github.com/wangbin/jiebago，https://github.com/yanyiwu/gojieba
  NODE：https://github.com/yanyiwu/nodejieba
  android：https://github.com/452896915/jieba-android
  ios：https://github.com/yanyiwu/iosjieba
  php：https://github.com/fukuball/jieba-php
  C#：https://github.com/anderscui/jieba.NET/

2 jieba分词的使用

• 安装说明：
  py3环境下直接通过pip3 install jieba安装
  官网下载源代码，解压后运行 python setup.py install安装
  将 jieba 目录放置于当前目录或者 site-packages 目录来安装
  通过 import jieba 来引用

• 分词
  
  官方示例代码：

  # encoding=utf-8
  import jieba
  
  jieba.enable_paddle()# 启动paddle模式。 0.40版之后开始支持，早期版本不支持
  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) # 使用paddle模式
      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))  # 全模式
  
  seg_list = jieba.cut("我来到北京清华大学", cut_all=False)
  print("Default Mode: " + "/ ".join(seg_list))  # 精确模式
  
  seg_list = jieba.cut("他来到了网易杭研大厦")  # 默认是精确模式
  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")  # 搜索引擎模式
  print(", ".join(seg_list))
  
  

  【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
  

• 词典操作
  
  
  官方示例代码：

  >>> 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
  

• 基于 TF-IDF 算法的关键词抽取
  
  官方示例代码：

  import sys
  sys.path.append('../')
  
  import jieba
  import jieba.analyse
  from optparse import OptionParser
  
  USAGE = "usage:    python extract_tags.py [file name] -k [top k]"
  
  parser = OptionParser(USAGE)
  parser.add_option("-k", dest="topK")
  opt, args = parser.parse_args()
  
  
  if len(args) < 1:
      print(USAGE)
      sys.exit(1)
  
  file_name = args[0]
  
  if opt.topK is None:
      topK = 10
  else:
      topK = int(opt.topK)
  
  content = open(file_name, 'rb').read()
  
  tags = jieba.analyse.extract_tags(content, topK=topK)
  
  print(",".join(tags))
  

3 jieba分词的原理

分词步骤：

1. 根据dict.txt词典生成trie树；
2. 给定待分词的句子，使用正则获取连续的中文字符和英文字符，切分成短语列表，对每个短语使用DAG(查字典)和动态规划，得到最大概率路径。
3. 对DAG中那些没有在字典中查到的字，组合成一个新的片段短语，使用HMM模型进行分词，也就是作者说的识别新词，即识别字典外的新词。

核心算法部分：

• 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

1、基于前缀词典实现高效的词图扫描

• 结巴分词自带了一个叫做dict.txt的词典，里面有349046条词，其每行包含了词条、词条出现的次数（这个次数是结巴作者自己基于人民日报语料等资源训练得出来的）和词性。
• 把这34万多条词语，放到一个trie树的数据结构中，也就是说一个词语的前面几个字一样，就表示他们具有相同的前缀，就可以使用trie树来存储，具有查找速度快的优势。
• 査询的过程对于查询词来说，从前往后一个字符一个字符的匹配。对于trie树来说，是从根节点往下匹配的过程。

2、找出基于词频的最大切分组合

• 生成句子中汉字所有可能成词情况所构成的有向无环图，给定一个待分词的句子，将它的所有词匹配出来，构成词图，即是一个有向无环图DAG。
• 作者的代码中将字典在生成trie树的同时，也把每个词的出现次数转换为了频率。频率其实也是一个0~1之间的小数，是事件出现的次数/实验中的总次数。
• 动态规划中，先查找待分词句子中已经切分好的词语，对该词语查找该词语出现的频率(次数/总数)，如果没有该词(既然是基于词典查找，应该是有可能没有该词)，就把词典中出现频率最小的那个词语的频率作为该词的频率。

3、基于汉字成词能力的 HMM 模型

• 一些人可能会想到把dict.txt中所有的词汇全部删掉，然后再试试结巴能不能分词。结果会发现，结巴依然能够分词，不过分出来的词，大部分的长度为2。
• 作者采用了HMM模型，中文词汇按照BEMS四个状态来标记，B是开始begin位置，E是是结束end位置，M是中间middle位置，S是single，单独成词的位置。也就是说，他采用了状态为(B,E,M,S)这四种状态来标记中文词语。
• 经过作者对大量语料的训练，得到了finalseg目录下的三个文件
  位置转换概率，即B(开头)，M(中间)，E(结尾)，S(独立成词) 四种状态的转移概率，该表存放于prob_trans.py中
  位置到单字的发射概率
  词语以某种状态开头的概率，其实只有两种，要么是B，要么是S
• 将一个给定的待分词的句子视为一个观察序列，对HMM(BEMS)四种状态的模型来说，就是为了找到一个最佳的BEMS隐状态序列，这个就需要使用Viterbi算法来得到这个最佳的隐藏状态序列。通过提前训练好的HMM转移概率、发射概率，使用基于动态规划的viterbi算法的方法，就可以找到一个使概率最大的BEMS序列。