Python数据分析（4）：jieba分词详解

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jieba分词器

1. jieba分词器的分词模式说明

jieba分词器提供4种分词模式，并且支持简体/繁体分词、自定义词典、关键词提取、词性标注。

（1）精确模式

该模式会将句子最精确地切分开，适合在文本分析时使用。

（2）全模式

该模式会将句子中所有成词的词语都扫描出来，速度也非常快，缺点是不能解决歧义问题，有歧义的词语也会被扫描出来。

（3）搜索引擎模式

该模式会在精确模式的基础上对长词再进行切分，将更短的词语切分出来。在搜索引擎中，要求输入词语的一部分也能检索到整个词语相关的文档，所以该模式适用于搜索引擎分词。

（4）Paddle模式

该模式利用PaddlePaddle深度学习框架，训练序列标注网络模型实现分词，同时支持词性标注。该模式在4.0及以上版本的jieba分词器中才能使用。使用该模式需要安装paddlepaddle模块。

2. jieba分词器的基本用法

在Python中，可以使用jieba模块的cut()函数进行分词，返回结果是一个迭代器。

cut()函数有4个参数：

1. 第一个参数：待分词文本
2. cut_all：设置使用全模式(True)还是精确模式(False)； 默认False
3. use_paddle：控制是否使用Paddle模式进行分词
4. HMM：控制是否使用HMM模式识别新词

（1）三种模式案例

设置参数cut_all为True：全分词

import jieba
str1 = '我来到了西北皇家理工学院，发现这儿真不错'
seg_list = jieba.cut(str1, cut_all=True)    # 使用全模式进行分词  生成列表
print('全模式分词结果：', '/'.join(seg_list))  # /拼接列表元素
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全模式分词结果： 我/来到/了/西北/皇家/理工/理工学/理工学院/工学/工学院/学院/，/发现/这儿/真不/真不错/不错
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设置参数cut_all为False：精确分词

import jieba
str1 = '我来到了西北皇家理工学院，发现这儿真不错'
seg_list = jieba.cut(str1, cut_all=False)  # 使用精确模式进行分词
print('精确模式分词结果：', '/'.join(seg_list))
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精确式分词结果： 我/来到/了/西北/皇家/理工学院/，/发现/这儿/真不错
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cut_all参数不给定时，默认为false，即精确分词

import jieba
str1 = '我来到了西北皇家理工学院，发现这儿真不错'
seg_list = jieba.cut(str1)
print('全模式分词结果：', '/'.join(seg_list))
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精确模式分词结果： 我/来到/了/西北/皇家/理工学院/，/发现/这儿/真不错
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use_paddle参数可以设置开启paddle模式

import jieba
import paddle
str1 = '我来到了西北皇家理工学院，发现这儿真不错'
#jieba.enable_paddle()   已经停用
paddle.enable_static()
seg_list = jieba.cut(str1, use_paddle=True)  #使用paddle模式进行分词
print('Paddle模式分词结果：', '/'.join(seg_list))
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Paddle模式分词结果： 我/来到/了/西北/皇家/理工学院/，/发现/这儿/真不错
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（2）词性标注

import jieba
import jieba.posseg as pseg
#jieba.enable_paddle()
str2 = '上海自来水来自海上'
seg_list = pseg.cut(str2, use_paddle=True)  #使用posseg进行分词
for seg, flag in seg_list:
    print(seg, flag)
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上海 ns
自来水 l
来自 v
海上 s
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（3）识别新词：HMM参数

HMM参数设置为True，可以识别新词，即词典中不存在的词。

词典为jieba分词自带的字典。

如下：他知

import jieba
str3 = '他知科技研发有限公司是一家互联网行业的公司'
seg_list = jieba.cut(str3, HMM=True)    #HMM默认为True，所以可以不设置
print('精确模式分词结果：', '/'.join(seg_list))
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精确模式分词结果： 他知/科技/研发/有限公司/是/一家/互联网/行业/的/公司
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（4）搜索引擎模式分词：cut_for_search()函数

cut_for_search()函数可以进行搜索引擎模式分词

该函数只有两个参数：

1. 第一个参数：待分词文本
2. 第二个参数：HMM，默认为True

import jieba
str1 = '我来到了西北皇家理工学院，发现这儿真不错'
seg_list = jieba.cut_for_search(str1)
print('搜索引擎模式分词结果：', '/'.join(seg_list))
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搜索引擎模式分词结果： 我/来到/了/西北/皇家/理工/工学/学院/理工学/工学院/理工学院/，/发现/这儿/真不/不错/真不错
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3. 调整词典

用户也可以自己生成一个自定义词典，包含jieba分词自带字典中没有的词语，添加到程序中。比如：

注意：词频、词性可省略。

未加载自定义字典时使用精确切分来进行分词

import jieba
seg_list = jieba.cut(
    '心灵感应般地蓦然回首，才能撞见那一低头的温柔；也最是那一低头的温柔，似一朵水莲花不胜凉风的娇羞；也最是那一抹娇羞，才能让两人携手共白首。')
print('未加载自定义词典时的精确模式分词结果：\n', '/'.join(seg_list))
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未加载自定义词典时的精确模式分词结果：
 心灵感应/般地/蓦然回首/，/才能/撞见/那一/低头/的/温柔/；/也/最/是/那/一/低头/的/温柔/，/似/一朵/水/莲花/不胜/凉风/的/娇羞/；/也/最/是/那/一抹/娇羞/，/才能/让/两人/携手/共/白首/。
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（1）使用自定义词典：load_userdict()函数

load_userdict()函数加载用户自定义字典

import jieba
jieba.load_userdict('用户词典.txt')
seg_list = jieba.cut(
    '心灵感应般地蓦然回首，才能撞见那一低头的温柔；也最是那一低头的温柔，似一朵水莲花不胜凉风的娇羞；也最是那一抹娇羞，才能让两人携手共白首。')
print('加载自定义词典时的精确模式分词结果：\n', '/'.join(seg_list))
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加载自定义词典时的精确模式分词结果：
 心灵感应/般地/蓦然回首/，/才能/撞见/那/一低头/的/温柔/；/也/最/是/那/一低头/的/温柔/，/似/一朵/水莲花/不胜/凉风/的/娇羞/；/也/最/是/那/一抹/娇羞/，/才能/让/两人/携手/共/白首/。
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（2）动态修改词典：add_word()、del_word()函数

1. 动态添加词：add_word()

import jieba
jieba.load_userdict('用户词典.txt')
jieba.add_word('最是')  #添加词，  但是不会添加到   用户字典.txt   文件中
seg_list = jieba.cut(
    '心灵感应般地蓦然回首，才能撞见那一低头的温柔；也最是那一低头的温柔，似一朵水莲花不胜凉风的娇羞；也最是那一抹娇羞，才能让两人携手共白首。')
print('添加自定义词时的精确模式分词结果：\n', '/'.join(seg_list))
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添加自定义词时的精确模式分词结果：
 心灵感应/般地/蓦然回首/，/才能/撞见/那/一低头/的/温柔/；/也/最是/那/一低头/的/温柔/，/似/一朵/水莲花/不胜/凉风/的/娇羞/；/也/最是/那/一抹/娇羞/，/才能/让/两人/携手/共/白首/。
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2.动态删除词：del_word()

import jieba
jieba.load_userdict('用户词典.txt')
jieba.del_word('一低头')
seg_list = jieba.cut('心灵感应般地蓦然回首，才能撞见那一低头的温柔；也最是那一低头的温柔，似一朵水莲花不胜凉风的娇羞；也最是那一抹娇羞，才能让两人携手共白首。')
print('删除自定义词时的精确模式分词结果：\n', '/'.join(seg_list))
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删除自定义词时的精确模式分词结果：
 心灵感应/般地/蓦然回首/，/才能/撞见/那一/低头/的/温柔/；/也/最/是/那/一/低头/的/温柔/，/似/一朵/水莲花/不胜/凉风/的/娇羞/；/也/最/是/那/一抹/娇羞/，/才能/让/两人/携手/共/白首/。
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（3）调节词频：suggest_freq()函数

不修改词频前：

#不修改词频
import jieba
str3 = '他认为未来几年健康产业在GDP中将占比第一。'
seg_list = jieba.cut(str3)
print('精确模式分词结果：\n', '/'.join(seg_list))
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精确模式分词结果：
 他/认为/未来/几年/健康/产业/在/GDP/中将/占/比/第一/。
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修改词频后：

#修改词频
import jieba
str3 = '他认为未来几年健康产业在GDP中将占比第一。'
jieba.suggest_freq(('中', '将'), True)   #修改词频  强制“中将”
jieba.suggest_freq('占比', True)         #强制让“占比”作为一次词
seg_list = jieba.cut(str3, HMM=False)
print('精确模式分词结果：\n', '/'.join(seg_list))
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精确模式分词结果：
 他/认为/未来/几年/健康/产业/在/GDP/中/将/占比/第一/。
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4. 关键词提取

从文本文件中提取关键词的理论方法主要有两种：

第一种是有监督的学习方法，该方法将关键词的提取视为一个二分类问题，要么是关键词，要么不是

第二种是无监督的学习方法，该方法对候选词进行打分，大风范最高的候选词为关键词

常见的打分算法有TF-IDF和TextRank。

（1）基于TF-IDF算法的关键词提取：extract_tags()函数

extract_tags()函数能基于TF-IDF算法提取关键词

jieba.analyse.extract_tags(sentence, topK=20, withWeight=False, allowPOS=())
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该函数有四个参数：

1. sentence：待提取关键词的文本
2. topK：关键词数
3. withWeight：是否返回权重
4. allowPOS：指定筛选关键词的词性；默认不分词性

基于TF-IDF算法的关键词提取

# 基于TF-IDF算法的关键词提取
from jieba import analyse
text = '记者日前从中国科学院南京地质古生物研究所获悉，该所早期生命研究团队与美国学者合作，在中国湖北三峡地区的石板滩生物群中，发现了4种形似树叶的远古生物。这些“树叶”实际上是形态奇特的早期动物，它们生活在远古海洋底部。相关研究成果已发表在古生物学国际专业期刊《古生物学杂志》上。'
keywords = analyse.extract_tags(text, topK=10, withWeight=True, allowPOS=('n', 'v'))
print(keywords)
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[('古生物学', 0.783184303024), ('树叶', 0.6635900468544), ('生物群', 0.43238540794400004), ('古生物', 0.38124919198039997), ('期刊', 0.36554014868720003), ('石板', 0.34699723913040004), ('形似', 0.3288202017184), ('研究成果', 0.3278758070928), ('团队', 0.2826627565264), ('获悉', 0.28072960723920004)]
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（2）基于TextRank算法的关键词提取：textrank()函数

textrank()函数能基于TextRank算法提取关键字

jieba.analyse.textrank(sentance, topK=20, withWeight=False, allowPOS=('ns', 'n', 'vn', 'v'))
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两种方法的区别是默认提取的词性不同

当然算法不同，结果可能有差异

基于TextRank算法的关键词提取

# 基于TextRank算法的关键词提取
from jieba import analyse
text = '记者日前从中国科学院南京地质古生物研究所获悉，该所早期生命研究团队与美国学者合作，在中国湖北三峡地区的石板滩生物群中，发现了4种形似树叶的远古生物。这些“树叶”实际上是形态奇特的早期动物，它们生活在远古海洋底部。相关研究成果已发表在古生物学国际专业期刊《古生物学杂志》上。'
keywords = analyse.textrank(text, topK=10, withWeight=True, allowPOS=('n', 'v'))
print(keywords)
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[('古生物学', 1.0), ('树叶', 0.8797803471074045), ('形似', 0.6765568513591282), ('专业', 0.6684901270801065), ('生物', 0.648692596888148), ('发表', 0.6139083953888275), ('生物群', 0.59981945604977), ('期刊', 0.5651065025924439), ('国际', 0.5642917600351786), ('获悉', 0.5620719278559326)]
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5. 停用词过滤

停用词：“你”、“我”、“的”、“在”及标点符号等大量出现但非关键词的词。

我们可以把它们过滤掉

启动停用词过滤前：

#未启动停用词过滤
import jieba
text = '商务部4月23日发布的数据显示，一季度，全国农产品网络零售额达936.8亿元，增长31.0%；电商直播超过400万场。电商给农民带来了新的机遇。'
seg_list = jieba.cut(text)
print('未启用停用词过滤时的分词结果：\n', '/'.join(seg_list))
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未启用停用词过滤时的分词结果：
 商务部/4/月/23/日/发布/的/数据/显示/，/一季度/，/全国/农产品/网络/零售额/达/936.8/亿元/，/增长/31.0%/；/电商/直播/超过/400/万场/。/电商/给/农民/带来/了/新/的/机遇/。
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为了过滤停用词，需要有一个停用词词典。

我们可以自己制作停用词词典，停用词词典的内容是根据NLP的目的变化的。

如果制作太慢，可以百度下载一个停用词词典，稍作修改成自己想要的。如下：

启动停用词过滤后：

#启动停用词过滤
import jieba
with open('stopwords.txt', 'r+', encoding = 'utf-8')as fp:
    stopwords = fp.read().split('\n')  #将停用词词典的每一行停用词作为列表中的一个元素
word_list = []  #用于存储过滤停用词后的分词结果
text = '商务部4月23日发布的数据显示，一季度，全国农产品网络零售额达936.8亿元，增长31.0%；电商直播超过400万场。电商给农民带来了新的机遇。'
seg_list = jieba.cut(text)
for seg in seg_list:
    if seg not in stopwords:
        word_list.append(seg)
print('启用停用词过滤时的分词结果：\n', '/'.join(word_list))
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启用停用词过滤时的分词结果：
 商务部/4/月/23/日/发布/数据/显示/一季度/全国/农产品/网络/零售额/达/936.8/亿元/增长/31.0%/电商/直播/超过/400/万场/电商/农民/带来/新/机遇
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注意：我们根据不同的编码方式，修改encoding参数

6. 词频统计

import jieba
text = '蒸馍馍锅锅蒸馍馍，馍馍蒸了一锅锅，馍馍搁上桌桌，桌桌上面有馍馍。'
with open('stopwords.txt', 'r+', encoding = 'utf-8')as fp:
    stopwords = fp.read().split('\n')    #加载停用词
word_dict = {}                           #用于存储词频统计结果的词典
jieba.suggest_freq(('桌桌'), True)        #让“桌桌”作为一个词
seg_list = jieba.cut(text)
for seg in seg_list:
    if seg not in stopwords:
        if seg in word_dict.keys():
            word_dict[seg] += 1     #存在则词频+1
        else:
            word_dict[seg] = 1      #不存在则存入键值对
print(word_dict)
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{'蒸': 3, '馍馍': 5, '锅锅': 1, '一锅': 1, '锅': 1, '搁': 1, '桌桌': 2, '上面': 1}
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