中文分词中的战斗机

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
• 分词
• 自定义词典
• 延迟加载
• 关键词提取
• 词性标注
• 词语定位
• 内部算法

安装

1. 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）
2. pypi下载地址

分词

3种模式

1. 精确模式：试图将句子最精确地切开，适合文本分析
2. 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）
3. 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

1. 精确模式：jieba.cut(sen)
2. 全模式：jieba.cut(sen,cut_all=True)
3. 搜索引擎模式：jieba.cut_for_search(sen)

import jiebasen = "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：
  1. 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
  2. 可以只有词语
  3. 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 jiebasen = "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.analysesen_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.possegwords = 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

1. 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)
2. 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
3. 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

• python中jieba分词快速入门
• 使用Jieba工具中文分词及文本聚类概念