02-NLP-01-jieba中文处理

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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02-NLP-01-jieba中文处理相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

jieba中文处理

和拉丁语系不同,亚洲语言是不用空格分开每个有意义的词的。而当我们进行自然语言处理的时候,大部分情况下,词汇是我们对句子和文章理解的基础,因此需要一个工具去把完整的文本中分解成粒度更细的词。

jieba就是这样一个非常好用的中文工具,是以分词起家的,但是功能比分词要强大很多。

 

1.基本分词函数与用法

 

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)

jieba.cut 方法接受三个输入参数:

  • 需要分词的字符串
  • cut_all 参数用来控制是否采用全模式
  • HMM 参数用来控制是否使用 HMM 模型

jieba.cut_for_search 方法接受两个参数

  • 需要分词的字符串
  • 是否使用 HMM 模型。

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

In [1]:
# encoding=utf-8
import jieba

seg_list = jieba.cut("我在学习自然语言处理", cut_all=True)
print seg_list
print("Full Mode: " + "/ ".join(seg_list))  # 全模式

seg_list = jieba.cut("我在学习自然语言处理", cut_all=False)
print("Default Mode: " + "/ ".join(seg_list))  # 精确模式

seg_list = jieba.cut("他毕业于上海交通大学,在百度深度学习研究院进行研究")  # 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,后在哈佛大学深造")  # 搜索引擎模式
print(", ".join(seg_list))
 
Building prefix dict from the default dictionary ...
Loading model from cache /var/folders/pn/xp31896922n9rqxgftrqk3l00000gn/T/jieba.cache
Loading model cost 0.496 seconds.
 
<generator object cut at 0x10bbd91e0>
 
Prefix dict has been built succesfully.
 
Full Mode: 我/ 在/ 学习/ 自然/ 自然语言/ 语言/ 处理
Default Mode: 我/ 在/ 学习/ 自然语言/ 处理
他, 毕业, 于, 上海交通大学, ,, 在, 百度, 深度, 学习, 研究院, 进行, 研究
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, 哈佛, 大学, 哈佛大学, 深造
 

jieba.lcut以及jieba.lcut_for_search直接返回 list

In [2]:
result_lcut = jieba.lcut("小明硕士毕业于中国科学院计算所,后在哈佛大学深造")
print result_lcut
print " ".join(result_lcut)
print " ".join(jieba.lcut_for_search("小明硕士毕业于中国科学院计算所,后在哈佛大学深造"))
 
[u‘\u5c0f\u660e‘, u‘\u7855\u58eb‘, u‘\u6bd5\u4e1a‘, u‘\u4e8e‘, u‘\u4e2d\u56fd\u79d1\u5b66\u9662‘, u‘\u8ba1\u7b97\u6240‘, u‘\uff0c‘, u‘\u540e‘, u‘\u5728‘, u‘\u54c8\u4f5b\u5927\u5b66‘, u‘\u6df1\u9020‘]
小明 硕士 毕业 于 中国科学院 计算所 , 后 在 哈佛大学 深造
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 哈佛 大学 哈佛大学 深造
 

添加用户自定义词典

 

很多时候我们需要针对自己的场景进行分词,会有一些领域内的专有词汇。

  • 1.可以用jieba.load_userdict(file_name)加载用户字典
  • 2.少量的词汇可以自己用下面方法手动添加:
    • 用 add_word(word, freq=None, tag=None) 和 del_word(word) 在程序中动态修改词典
    • 用 suggest_freq(segment, tune=True) 可调节单个词语的词频,使其能(或不能)被分出来。
In [3]:
print(‘/‘.join(jieba.cut(‘如果放到旧字典中将出错。‘, HMM=False)))
 
如果/放到/旧/字典/中将/出错/。
In [4]:
jieba.suggest_freq((‘中‘, ‘将‘), True)
Out[4]:
494
In [5]:
print(‘/‘.join(jieba.cut(‘如果放到旧字典中将出错。‘, HMM=False)))
 
如果/放到/旧/字典/中/将/出错/。
 

关键词提取

 

基于 TF-IDF 算法的关键词抽取

 

import jieba.analyse

  • jieba.analyse.extract_tags(sentence, topK=20, withWeight=False, allowPOS=())
    • sentence 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
    • withWeight 为是否一并返回关键词权重值,默认值为 False
    • allowPOS 仅包括指定词性的词,默认值为空,即不筛选
In [6]:
import jieba.analyse as analyse
lines = open(‘NBA.txt‘).read()
print "  ".join(analyse.extract_tags(lines, topK=20, withWeight=False, allowPOS=()))
 
韦少  杜兰特  全明星  全明星赛  MVP  威少  正赛  科尔  投篮  勇士  球员  斯布鲁克  更衣柜  张卫平  三连庄  NBA  西部  指导  雷霆  明星队
In [7]:
lines = open(u‘西游记.txt‘).read()
print "  ".join(analyse.extract_tags(lines, topK=20, withWeight=False, allowPOS=()))
 
行者  八戒  师父  三藏  唐僧  大圣  沙僧  妖精  菩萨  和尚  那怪  那里  长老  呆子  徒弟  怎么  不知  老孙  国王  一个
 

关于TF-IDF 算法的关键词抽取补充

  • 关键词提取所使用逆向文件频率(IDF)文本语料库可以切换成自定义语料库的路径

    • 用法: jieba.analyse.set_idf_path(file_name) # file_name为自定义语料库的路径
    • 关键词提取所使用停止词(Stop Words)文本语料库可以切换成自定义语料库的路径
      • 用法: jieba.analyse.set_stop_words(file_name) # file_name为自定义语料库的路径
      • 自定义语料库示例见这里
      • 用法示例见这里
  • 关键词一并返回关键词权重值示例

 

基于 TextRank 算法的关键词抽取

 
  • jieba.analyse.textrank(sentence, topK=20, withWeight=False, allowPOS=(‘ns‘, ‘n‘, ‘vn‘, ‘v‘)) 直接使用,接口相同,注意默认过滤词性。
  • jieba.analyse.TextRank() 新建自定义 TextRank 实例
 

算法论文: TextRank: Bringing Order into Texts

基本思想:

  • 将待抽取关键词的文本进行分词
  • 以固定窗口大小(默认为5,通过span属性调整),词之间的共现关系,构建图
  • 计算图中节点的PageRank,注意是无向带权图
In [8]:
import jieba.analyse as analyse
lines = open(‘NBA.txt‘).read()
print "  ".join(analyse.textrank(lines, topK=20, withWeight=False, allowPOS=(‘ns‘, ‘n‘, ‘vn‘, ‘v‘)))
print "---------------------我是分割线----------------"
print "  ".join(analyse.textrank(lines, topK=20, withWeight=False, allowPOS=(‘ns‘, ‘n‘)))
 
全明星赛  勇士  正赛  指导  对方  投篮  球员  没有  出现  时间  威少  认为  看来  结果  相隔  助攻  现场  三连庄  介绍  嘉宾
---------------------我是分割线----------------
勇士  正赛  全明星赛  指导  投篮  玩命  时间  对方  现场  结果  球员  嘉宾  时候  全队  主持人  特点  大伙  肥皂剧  全程  快船队
In [9]:
lines = open(u‘西游记.txt‘).read()
print "  ".join(analyse.textrank(lines, topK=20, withWeight=False, allowPOS=(‘ns‘, ‘n‘, ‘vn‘, ‘v‘)))
 
行者  师父  八戒  三藏  大圣  不知  菩萨  妖精  只见  长老  国王  却说  呆子  徒弟  小妖  出来  不得  不见  不能  师徒
 

词性标注

 
  • jieba.posseg.POSTokenizer(tokenizer=None) 新建自定义分词器,tokenizer 参数可指定内部使用的 jieba.Tokenizer 分词器。jieba.posseg.dt 为默认词性标注分词器。
  • 标注句子分词后每个词的词性,采用和 ictclas 兼容的标记法。
  • 具体的词性对照表参见计算所汉语词性标记集
In [10]:
import jieba.posseg as pseg
words = pseg.cut("我爱自然语言处理")
for word, flag in words:
    print(%s %s% (word, flag))
 
我 r
爱 v
自然语言 l
处理 v
 

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:

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

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。

注意:并行分词仅支持默认分词器 jieba.dt 和 jieba.posseg.dt。

In [11]:
import sys
import time
import jieba

jieba.enable_parallel()
content = open(u‘西游记.txt‘,"r").read()
t1 = time.time()
words = "/ ".join(jieba.cut(content))
t2 = time.time()
tm_cost = t2-t1
print(‘并行分词速度为 %s bytes/second‘ % (len(content)/tm_cost))

jieba.disable_parallel()
content = open(u‘西游记.txt‘,"r").read()
t1 = time.time()
words = "/ ".join(jieba.cut(content))
t2 = time.time()
tm_cost = t2-t1
print(‘非并行分词速度为 %s bytes/second‘ % (len(content)/tm_cost))
 
并行分词速度为 830619.50933 bytes/second
非并行分词速度为 259941.448353 bytes/second
 

Tokenize:返回词语在原文的起止位置

注意,输入参数只接受 unicode

In [12]:
print "这是默认模式的tokenize"
result = jieba.tokenize(u‘自然语言处理非常有用‘)
for tk in result:
    print("%s\t\t start: %d \t\t end:%d" % (tk[0],tk[1],tk[2]))

print "\n-----------我是神奇的分割线------------\n"

print "这是搜索模式的tokenize"
result = jieba.tokenize(u‘自然语言处理非常有用‘, mode=‘search‘)
for tk in result:
    print("%s\t\t start: %d \t\t end:%d" % (tk[0],tk[1],tk[2]))
 
这是默认模式的tokenize
自然语言		 start: 0 		 end:4
处理		 start: 4 		 end:6
非常		 start: 6 		 end:8
有用		 start: 8 		 end:10

-----------我是神奇的分割线------------

这是搜索模式的tokenize
自然		 start: 0 		 end:2
语言		 start: 2 		 end:4
自然语言		 start: 0 		 end:4
处理		 start: 4 		 end:6
非常		 start: 6 		 end:8
有用		 start: 8 		 end:10
 

ChineseAnalyzer for Whoosh 搜索引擎

  • from jieba.analyse import ChineseAnalyzer
In [16]:
# -*- coding: UTF-8 -*-
from __future__ import unicode_literals
import sys,os
sys.path.append("../")
from whoosh.index import create_in,open_dir
from whoosh.fields import *
from whoosh.qparser import QueryParser

analyzer = jieba.analyse.ChineseAnalyzer()
schema = Schema(title=TEXT(stored=True), path=ID(stored=True), content=TEXT(stored=True, analyzer=analyzer))
    
if not os.path.exists("tmp"):
    os.mkdir("tmp")

ix = create_in("tmp", schema) # for create new index
#ix = open_dir("tmp") # for read only
writer = ix.writer()

writer.add_document(
    title="document1",
    path="/a",
    content="This is the first document we’ve added!"
)

writer.add_document(
    title="document2",
    path="/b",
    content="The second one 你 中文测试中文 is even more interesting! 吃水果"
)

writer.add_document(
    title="document3",
    path="/c",
    content="买水果然后来世博园。"
)

writer.add_document(
    title="document4",
    path="/c",
    content="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"
)

writer.add_document(
    title="document4",
    path="/c",
    content="咱俩交换一下吧。"
)

writer.commit()
searcher = ix.searcher()
parser = QueryParser("content", schema=ix.schema)

for keyword in ("水果世博园","你","first","中文","交换机","交换"):
    print(keyword+"的结果为如下:")
    q = parser.parse(keyword)
    results = searcher.search(q)
    for hit in results:
        print(hit.highlights("content"))
    print("\n--------------我是神奇的分割线--------------\n")

for t in analyzer("我的好朋友是李明;我爱北京天安门;IBM和Microsoft; I have a dream. this is intetesting and interested me a lot"):
    print(t.text)
 
水果世博园的结果为如下:
买<b class="match term0">水果</b>然后来<b class="match term1">世博园</b>

--------------我是神奇的分割线--------------

你的结果为如下:
second one <b class="match term0">你</b> 中文测试中文 is even more interesting

--------------我是神奇的分割线--------------

first的结果为如下:
<b class="match term0">first</b> document we’ve added

--------------我是神奇的分割线--------------

中文的结果为如下:
second one 你 <b class="match term0">中文</b>测试<b class="match term0">中文</b> is even more interesting

--------------我是神奇的分割线--------------

交换机的结果为如下:
干事每月经过下属科室都要亲口交代24口<b class="match term0">交换机</b>等技术性器件的安装工作

--------------我是神奇的分割线--------------

交换的结果为如下:
咱俩<b class="match term0">交换</b>一下吧
干事每月经过下属科室都要亲口交代24口<b class="match term0">交换</b>机等技术性器件的安装工作

--------------我是神奇的分割线--------------

我
好
朋友
是
李明
我
爱
北京
天安
天安门
ibm
microsoft
dream
intetest
interest
me
lot
 

命令行分词

使用示例:python -m jieba news.txt > cut_result.txt

命令行选项(翻译):

使用: python -m jieba [options] filename

结巴命令行界面。

固定参数:
  filename              输入文件

可选参数:
  -h, --help            显示此帮助信息并退出
  -d [DELIM], --delimiter [DELIM]
                        使用 DELIM 分隔词语,而不是用默认的‘ / ‘。
                        若不指定 DELIM,则使用一个空格分隔。
  -p [DELIM], --pos [DELIM]
                        启用词性标注;如果指定 DELIM,词语和词性之间
                        用它分隔,否则用 _ 分隔
  -D DICT, --dict DICT  使用 DICT 代替默认词典
  -u USER_DICT, --user-dict USER_DICT
                        使用 USER_DICT 作为附加词典,与默认词典或自定义词典配合使用
  -a, --cut-all         全模式分词(不支持词性标注)
  -n, --no-hmm          不使用隐含马尔可夫模型
  -q, --quiet           不输出载入信息到 STDERR
  -V, --version         显示版本信息并退出

如果没有指定文件名,则使用标准输入。

--help 选项输出:

$> python -m jieba --help
Jieba command line interface.

positional arguments:
  filename              input file

optional arguments:
  -h, --help            show this help message and exit
  -d [DELIM], --delimiter [DELIM]
                        use DELIM instead of ‘ / ‘ for word delimiter; or a
                        space if it is used without DELIM
  -p [DELIM], --pos [DELIM]
                        enable POS tagging; if DELIM is specified, use DELIM
                        instead of ‘_‘ for POS delimiter
  -D DICT, --dict DICT  use DICT as dictionary
  -u USER_DICT, --user-dict USER_DICT
                        use USER_DICT together with the default dictionary or
                        DICT (if specified)
  -a, --cut-all         full pattern cutting (ignored with POS tagging)
  -n, --no-hmm          don‘t use the Hidden Markov Model
  -q, --quiet           don‘t print loading messages to stderr
  -V, --version         show program‘s version number and exit

If no filename specified, use STDIN instead.
In [ ]:
 

以上是关于02-NLP-01-jieba中文处理的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

CSP核心代码片段记录

处理屏幕旋转上的片段重复(带有示例代码)

动态 Rstudio 代码片段

为啥这个代码片段说包含错误?

在 Python 多处理进程中运行较慢的 OpenCV 代码片段

python常用代码片段总结