中文分词中的战斗机
Posted 张玉宝
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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了中文分词中的战斗机相关的知识，希望对你有一定的参考价值。
英文分词的第三方库NLTK不错，中文分词工具也有很多(盘古分词、Yaha分词、Jieba分词等)。但是从加载自定义字典、多线程、自动匹配新词等方面来看。
大jieba确实是中文分词中的战斗机。
请随意观看表演
安装
- 使用pip包傻瓜安装：
py -3 -m pip install jieba/pip install jiba（windows下推荐第一种，可以分别安装python2和3对应jieba） - pypi下载地址
分词
3种模式
- 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（速度快）
- 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
实现方式
- 精确模式：
jieba.cut(sen) - 全模式：
jieba.cut(sen,cut_all=True) - 搜索引擎模式：
jieba.cut_for_search(sen)
import jieba
sen = "我爱深圳大学"
sen_list = jieba.cut(sen)
sen_list_all = jieba.cut(sen,cut_all=True)
sen_list_search = jieba.cut_for_search(sen)
for i in sen_list:
print(i,end=" ")
print()
for i in sen_list_all:
print(i,end=" ")
print()
for i in sen_list_search:
print(i,end=" ")
print()结果：附截图
自定义词典
创建方式
- 后缀：txt
- 格式：词语( 权重 词性 )
- 注意事项：
- windows下txt不能用自带的编辑器，否则会乱码。可以用VSCODE，或者其他编辑器
- 可以只有词语
- 在没有权重的情况下，只有比默认词典长的词语才可以加载进去。附截图
加载字典
jieba.load_userdict(txtFile)
调整字典
添加词：jieba.add_word(word,freq=None,tag=None)
删除词：jieba.del_word(word)
import jieba
sen = "胶州市市长江大桥"
sen_list = jieba.cut(sen)
for i in sen_list:
print(i,end=" ")
print()胶州市 市 长江大桥jieba.add_word(\'江大桥\',freq=20000)
sen_list = jieba.cut(sen)
for i in sen_list:
print(i,end=" ")
print()结果附截图
改变主字典
- 占用内存较小的词典文件
- 支持繁体分词更好的词典文件
- 加载方法：
jieba.set_dictionary(\'data/dict.txt.big\')
延迟加载
之前发现，词典不是一次性加载的，说明它采用的是延迟加载。即：当遇到应用的时候才会加载。有点类似于python高级特性中的
yield（节省内存）
效果图如下：
- 手动加载的方法：
jieba.initialize()
关键词提取
jieba.analyse.extract_tags(sentence,topK=20):返回topK个TF/IDF权重最大的词语
import jieba.analyse
sen_ana = jieba.analyse.extract_tags(sen,3)
for i in sen_ana:
print(i)江大桥
胶州市
市长
词性标注
jieba.posseg.cut(sen):返回的每个迭代对象有两个属性-> word 词语 + flag 词性
import jieba.posseg
words = jieba.posseg.cut(sen)
for word in words:
print(word.flag," ",word.word)ns 胶州市
n 市长
x 江大桥
词语定位
jieba.tokenize(sen,mode):mode可以设置为search，开启搜索模式
index= jieba.tokenize(sen)
for i in index:
print(i[0],"from",i[1],"to",i[2])胶州市 from 0 to 3
市长 from 3 to 5
江大桥 from 5 to 8
内部算法
- 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。
参考文献
以上是关于中文分词中的战斗机的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章