Python中文文本处理利器--jieba分词库详解_jieba库的主要作用

目录

一、什么是jieba？

二、jieba库的使用

1、jieba库的模式

2、jieba库常用函数

三、jieba库实际案例分析

1、简单分词使用

2、统计红楼梦中出现的词语数量

四、总结

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一、什么是jieba？

jieba（结巴分词）是一个开源的中文分词工具，用于将中文文本切分成词语或词汇单位。它是一个 Python 库，广泛用于自然语言处理（NLP）和文本分析领域。jieba 有以下主要特点和功能：

• 中文分词：jieba 可以将中文文本按照词语切分，使得文本可以更容易地被处理和分析。分词是中文文本处理的基础步骤，对于词频统计、文本分类、情感分析等任务非常重要。
• 多种分词模式：jieba 支持不同的分词模式，包括精确模式、全模式和搜索引擎模式。用户可以根据具体任务需求选择不同的模式。
• 自定义词典：用户可以创建自定义词典，以确保特定词汇被正确切分。这对于处理特定行业或领域的文本非常有用。
• 高效快速：jieba 实现了基于前缀词典和动态规划的分词算法，因此在速度上表现出色。
• 关键词提取：jieba 还提供了关键词提取功能，可以帮助用户识别文本中的关键词，有助于文本摘要和信息检索等任务。

二、jieba库的使用

1、jieba库的模式

①精确模式（精确分词模式）：

• 概述：精确模式试图将文本切分成最精确的词汇单位，通常用于需要高精度分词的任务。
• 使用方法：jieba.cut(text, cut_all=False)

②全模式（全切分模式）：

• 概述：全模式会尽可能多地切分文本，将文本中的所有可能的词语都提取出来，通常用于信息检索等任务。
• 使用方法：jieba.cut(text, cut_all=True)

③搜索引擎模式：

• 概述：搜索引擎模式在精确模式的基础上，对长词再次进行切分，增加了文本中词语的召回率，通常用于搜索引擎等应用。
• 使用方法：jieba.cut_for_search(text)

2、jieba库常用函数

三、jieba库实际案例分析

1、简单分词使用

import jieba
text = "今天是个好日子"
cut = jieba.cut(text)
string = ' '.join(cut)
print(string)

结果展示：

可以看到，使用jieba分词器将一句完整的话分成数个单独的词语，并且输出了分词所用的时间。jieba还可以对一个字符串进行分词，并且使用任意符号进行连接。

2、统计红楼梦中出现的词语数量

import jieba
 
txt = open("red.txt", "r", encoding='utf-8').read()
word = jieba.lcut(txt)
count = {}
 
for word in word:
    if len(word) == 1:
        continue
    else:
        count[word] = count.get(word, 0) + 1
 
items = list(count.items())
items.sort(key=lambda x: x[1], reverse=True)
for i in range(10):
    word, count = items[i]
    print("{0:<3}{1:>3}".format(word, count))

统计结果展示：

相关参数解释：

• txt = open("red.txt", "r", encoding='utf-8').read()：打开名为 "red.txt" 的文本文件，并以UTF-8编码方式读取文件内容，将内容存储在变量 txt 中
• word = jieba.lcut(txt)：使用jieba库的 lcut 函数对文本进行分词，将分词结果存储在变量 word 中，lcut 函数返回一个分词结果的列表
• items.sort(key=lambda x: x[1], reverse=True)：对词频统计结果进行排序，按词频降序排列
• {0:<3} 和 {1:>3}: 分别表示词语和词频的占位符，< 和 > 分别表示左对齐和右对齐，数字 3 表示占用的字符宽度。这将输出前15个词汇和它们的词频，按照词频降序排列。
• for i in range(10)：遍历排序后的词频统计列表的前10个元素。

四、总结

jieba库是处理中文文本的重要工具，具有强大的分词和关键词提取功能，学习它可以帮助我们更好地处理和分析中文文本数据，从而支持各种自然语言处理应用。

如有不足，请在下方评论区留言指正！