python使用结巴分词(jieba)创建自己的词典/词库_jieba.load_userdict(file_name)

原文地址：https://ptorch.com/news/204.html

为什么需要在python使用结巴分词(jieba)创建自己的词典/词库，因为很多时候分词给我们的结果了能刚好相反，如:不回家变成了不,回家;从上一篇文章文章我们已经讲诉了python使用结巴中文分词以及训练自己的分词词典，基本的安装和基本使用大家直接去看那篇文章即可，我们主要介绍如何python创建自己的词典。

一、创建分词字典

1、准备词典

创建一个dict.txt，然后写入你的分词,一个词占一行；每一行分三部分：词语、词频（可省略）、词性（可省略），用空格隔开，顺序不可颠倒。file_name 若为路径或二进制方式打开的文件，则文件必须为 UTF-8 编码。

不处理 nr
不还款
中国银行
根本打不开

2、编写python代码

在分词前通过jieba.load_userdict(file_name)来加载分词字典：

#-*- coding:utf-8 -*-
import jieba
 
jieba.load_userdict("./dict.txt")
word_list = jieba.cut("我今天不处理逾期信用贷款，因为你们中国银行的APP根本打不开")
print("|".join(word_list))

3、分词对比

第一张，未添加字典

第二张：添加了字典

可以看出，我们更加明确了用户的意图，不处理我们识别为处理，这样的事情在识别意图的时候还是比较坑的！

二、使用add_word和suggest_freq

• 使用add_word(word, freq=None, tag=None)和del_word(word)可在程序中动态修改词典。
• 使用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。

实现代码：

#-*- coding:utf-8 -*-
import jieba
 
jieba.suggest_freq('不处理',True)
jieba.add_word('不处理',tag='d')
jieba.add_word('中国银行APP',tag='d')
word_list = jieba.cut("我今天不处理逾期信用贷款，因为你们中国银行APP根本打不开")
print("|".join(word_list))

实现的结果和上面的相同，所以不做过多的对比描述

注意：
add_word只是一次性的添加分词字典，不是直接将内容添加到结巴库中了；同时此方法的代码可能比较多，所以感觉没有方法一好