NLP jieba

jieba中文处理

by 寒小阳([e-mail])

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-8import jiebaseg_list = jieba.cut("我在学习自然语言处理", cut_all=True)print seg_listprint("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.cacheLoading 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_lcutprint " ".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 analyselines = 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
    • 自定义语料库示例见这里
    • 用法示例见这里
  • 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

  • 用法示例见这里

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 analyselines = 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 psegwords = 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 sysimport timeimport jiebajieba.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-t1print('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-t1print('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_literalsimport sys,ossys.path.append("../")from whoosh.index import create_in,open_dirfrom whoosh.fields import *from whoosh.qparser import QueryParseranalyzer = 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 onlywriter = 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ibmmicrosoftdreamintetestinterestmelot

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 --helpJieba command line interface.positional arguments:  filename              input fileoptional 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 exitIf no filename specified, use STDIN instead.

In [ ]: