文本挖掘——jieba分词

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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了文本挖掘——jieba分词相关的知识，希望对你有一定的参考价值。

python 结巴分词(jieba)学习

特点

1，支持三种分词模式：

    a,精确模式，试图将句子最精确地切开，适合文本分析； 
    b,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； 
    c,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。

2，支持繁体分词

3，支持自定义词典

安装

1，Python 2.x 下的安装

全自动安装 ：easy_install jieba 或者 pip install jieba 
半自动安装 ：先下载http://pypi.Python.org/pypi/jieba/ ，解压后运行python setup.py install 
手动安装 ：将jieba目录放置于当前目录或者site-packages目录 
通过import jieba 来引用

2，Python 3.x 下的安装

目前master分支是只支持Python2.x 的 
Python3.x 版本的分支也已经基本可用： https://github.com/fxsjy/jieba/tree/jieba3k

 

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  1. git clone https://github.com/fxsjy/jieba.git  
  2. git checkout jieba3k  
  3. python setup.py install  

 

算法实现：

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

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 )

 

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  1. #encoding=utf-8  
  2. import jieba  
  3. seg_list = jieba.cut("我来到北京清华大学", cut_all=True)  
  4. print "Full Mode:", "/ ".join(seg_list)  # 全模式  
  5. seg_list = jieba.cut("我来到北京清华大学", cut_all=False)  
  6. print "Default Mode:", "/ ".join(seg_list)  # 精确模式  
  7. seg_list = jieba.cut("他来到了网易杭研大厦")  # 默认是精确模式  
  8. print ", ".join(seg_list)  
  9. 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  
  10. print ", ".join(seg_list)  

 

Output: 
【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

功能 2) ：添加自定义词典

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：

 

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  1. 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： 

自定义词典：

 

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  1. 云计算 5  
  2. 李小福 2 nr  
  3. 创新办 3 i  
  4. easy_install 3 eng  
  5. 好用 300  
  6. 韩玉赏鉴 3 nz  

 

用法示例：

 

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  1. #encoding=utf-8  
  2. import sys  
  3. sys.path.append("../")  
  4. import jieba  
  5. jieba.load_userdict("userdict.txt")  
  6. import jieba.posseg as pseg  
  7.   
  8. test_sent = "李小福是创新办主任也是云计算方面的专家;"  
  9. test_sent += "例如我输入一个带“韩玉赏鉴”的标题，在自定义词库中也增加了此词为N类型"  
  10. words = jieba.cut(test_sent)  
  11. for w in words:  
  12. print w  
  13.   
  14. result = pseg.cut(test_sent)  
  15.   
  16. for w in result:  
  17. print w.word, "/", w.flag, ", ",  
  18.   
  19. print "\n========"  
  20.   
  21. terms = jieba.cut(‘easy_install is great‘)  
  22. for t in terms:  
  23.     print t  
  24. print ‘-------------------------‘  
  25. terms = jieba.cut(‘python 的正则表达式是好用的‘)  
  26. for t in terms:  
  27.     print t  

 

之前： 李小福 / 是 / 创新 / 办 / 主任 / 也 / 是 / 云 / 计算 / 方面 / 的 / 专家 / 
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 / 

"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

 

功能 3) ：关键词提取 

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  1. jieba.analyse.extract_tags(sentence,topK) #需要先import jieba.analyse  

说明

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）

 

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  1. import sys  
  2. sys.path.append(‘../‘)  
  3.   
  4. import jieba  
  5. import jieba.analyse  
  6. from optparse import OptionParser  
  7.   
  8. USAGE = "usage: python extract_tags.py [file name] -k [top k]"  
  9.   
  10. parser = OptionParser(USAGE)  
  11. parser.add_option("-k", dest="topK")  
  12. opt, args = parser.parse_args()  
  13.   
  14. ‘’‘  
  15. if len(args) < 1:  
  16.     print USAGE  
  17.     sys.exit(1)  
  18.   
  19. file_name = args[0]  
  20. ’‘’  
  21. file_name=u"D:XXX/xx/xx.txt"  
  22. if opt.topK is None:  
  23.     topK = 10  
  24. else:  
  25.     topK = int(opt.topK)  
  26.   
  27. content = open(file_name, ‘rb‘).read()  
  28.   
  29. tags = jieba.analyse.extract_tags(content, topK=topK)  
  30.   
  31. print ",".join(tags)  

 

功能 4) : 词性标注

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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  1. >>> import jieba.posseg as pseg  
  2. >>> words = pseg.cut("我爱北京天安门")  
  3. >>> for w in words:  
  4. ...    print w.word, w.flag  
  5. ...  
  6. 我 r  
  7. 爱 v  
  8. 北京 ns  
  9. 天安门 ns  

 

功能 5) : 并行分词

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：

 

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  1. jieba.enable_parallel(4) # 开启并行分词模式，参数为并行进程数  
  2. jieba.disable_parallel() # 关闭并行分词模式  

 

例子：

 

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  1. import urllib2  
  2. import sys,time  
  3. import sys  
  4. sys.path.append("../../")  
  5. import jieba  
  6. jieba.enable_parallel(4)  
  7.   
  8. url = sys.argv[1]  
  9. content = open(url,"rb").read()  
  10. t1 = time.time()  
  11. words = list(jieba.cut(content))  
  12.   
  13. t2 = time.time()  
  14. tm_cost = t2-t1  
  15.   
  16. log_f = open("1.log","wb")  
  17. for w in words:  
  18. print >> log_f, w.encode("utf-8"), "/" ,  
  19.   
  20. print ‘speed‘ , len(content)/tm_cost, " bytes/second"  

 

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。

其他词典

占用内存较小的词典文件 https://github.com/fxsjy/jieba/raw/master/extra_dict/dict.txt.small 
支持繁体分词更好的词典文件 https://github.com/fxsjy/jieba/raw/master/extra_dict/dict.txt.big 
下载你所需要的词典，然后覆盖jieba/dict.txt 即可或者用jieba.set_dictionary(‘data/dict.txt.big‘)

模块初始化机制的改变:lazy load （从0.28版本开始）

jieba采用延迟加载，"import jieba"不会立即触发词典的加载，一旦有必要才开始加载词典构建trie。如果你想手工初始jieba，也可以手动初始化。

 

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  1. import jieba  
  2. jieba.initialize()  # 手动初始化（可选）  

 

在0.28之前的版本是不能指定主词典的路径的，有了延迟加载机制后，你可以改变主词典的路径: 

 

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  1. jieba.set_dictionary(‘data/dict.txt.big‘)  

 

例子： 

 

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  1. #encoding=utf-8  
  2. import sys  
  3. sys.path.append("../")  
  4. import jieba  
  5.   
  6. def cuttest(test_sent):  
  7. result = jieba.cut(test_sent)  
  8. print " ".join(result)  
  9.   
  10. def testcase():  
  11. cuttest("这是一个伸手不见五指的黑夜。我叫孙悟空，我爱北京，我爱Python和C++。")  
  12. cuttest("我不喜欢日本和服。")  
  13. cuttest("雷猴回归人间。")  
  14. cuttest("工信处女干事每月经过下属科室都要亲口交代24口交换机等技术性器件的安装工作")  
  15. cuttest("我需要廉租房")  
  16. cuttest("永和服装饰品有限公司")  
  17. cuttest("我爱北京天安门")  
  18. cuttest("abc")  
  19. cuttest("隐马尔可夫")  
  20. cuttest("雷猴是个好网站")  
  21.   
  22. if __name__ == "__main__":  
  23. testcase()  
  24. jieba.set_dictionary("foobar.txt")  
  25. print "================================"  
  26. testcase()  

 

 

功能 6) : Tokenize：返回词语在原文的起始位置

  • 注意，输入参数只接受unicode
  • 默认模式
result = jieba.tokenize(u‘永和服装饰品有限公司‘) 
for tk in result:
    print "word %s\t\t start: %d \t\t end:%d" % (tk[0],tk[1],tk[2]) 
word 永和                start: 0                end:2
word 服装                start: 2                end:4
word 饰品                start: 4                end:6
word 有限公司            start: 6                end:10
  • 搜索模式
result = jieba.tokenize(u‘永和服装饰品有限公司‘,mode=‘search‘)
for tk in result:
    print "word %s\t\t start: %d \t\t end:%d" % (tk[0],tk[1],tk[2]) 
word 永和                start: 0                end:2
word 服装                start: 2                end:4
word 饰品                start: 4                end:6
word 有限                start: 6                end:8
word 公司                start: 8                end:10
word 有限公司            start: 6                end:10

 

 

 

功能 7) : ChineseAnalyzer for Whoosh搜索引擎
引用： from jieba.analyse import ChineseAnalyzer
用法示例：https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/test_whoosh.py
 
其他词典
下载你所需要的词典，然后覆盖jieba/dict.txt 即可或者用jieba.set_dictionary(‘data/dict.txt.big‘)
 
模块初始化机制的改变:lazy load （从0.28版本开始）
jieba采用延迟加载，"import jieba"不会立即触发词典的加载，一旦有必要才开始加载词典构建trie。如果你想手工初始jieba，也可以手动初始化。
 
import jieba
jieba.initialize() #手动初始化（可选）
在0.28之前的版本是不能指定主词典的路径的，有了延迟加载机制后，你可以改变主词典的路径: 
jieba.set_dictionary(‘data/dict.txt.big‘)
例子： https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/test_change_dictpath.py
分词速度
1）模型的数据是如何生成的？https://github.com/fxsjy/jieba/issues/7 
2）这个库的授权是? https://github.com/fxsjy/jieba/issues/2
更多问题请点击：https://github.com/fxsjy/jieba/issues?sort=updated&state=closed
Change Log
http://www.oschina.net/p/jieba/news#list
http://www.oschina.net/p/jieba
https://github.com/fxsjy/jieba
 
 




























以上是关于文本挖掘——jieba分词的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章

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浅谈文本分析分词及关系图

Python分词工具——jieba

R语言-文本挖掘

内审实务文本挖掘在串通投标行为识别中的应用

机器学习之自然语言处理——中文分词jieba库详解（代码+原理）