jieba 自定义词库（海量词语）以及模型复用_jieba如何自定义领域词汇

简介

网络上有很多介绍 jieba 自定义词库的文章。
但基本都是浅显的模仿官方文档，告诉读者使用 jieba.add_word 或者  jieba.load_userdict。

但在实际生产中，需要面对：
1 自定义词典可能会非常大 
2 每次重启程序都需要较长时间 
3 不知道如何复用词典模型

本文将解决上述问题。
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为啥要自建词库

使用默认词库，往往会把特定词语进行分词，而我们希望这些词语完整的出现，不被拆分。
使用自定义词典，将这种词语放到词库模型中，即可避免这种问题。
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自建词库的两种方式

jieba.add_word 或者 jieba.load_userdict（使用方法自己查，这里暂且不表。）
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坑坑

没错，就是 jieba.load_userdict。

使用这个方法，每次程序重启的时候，都要重新加载，非常耗时。本人测试 400 万条词语时，加载需要 5 分钟左右。

这个加载非常耗时的原因是：该加载自定义词库的过程，是一个单线程的 IO 过程。看源码

def load_userdict(self, f):
    '''
    Load personalized dict to improve detect rate.

    Parameter:
        - f : A plain text file contains words and their ocurrences.
              Can be a file-like object, or the path of the dictionary file,
              whose encoding must be utf-8.

    Structure of dict file:
    word1 freq1 word_type1
    word2 freq2 word_type2
    ...
    Word type may be ignored
    '''
    self.check_initialized()
    if isinstance(f, string_types):
        f_name = f
        f = open(f, 'rb')
    else:
        f_name = resolve_filename(f)
    for lineno, ln in enumerate(f, 1):
        line = ln.strip()
        if not isinstance(line, text_type):
            try:
                line = line.decode('utf-8').lstrip('\ufeff')
            except UnicodeDecodeError:
                raise ValueError('dictionary file %s must be utf-8' % f_name)
        if not line:
            continue
        # match won't be None because there's at least one character
        word, freq, tag = re_userdict.match(line).groups()
        if freq is not None:
            freq = freq.strip()
        if tag is not None:
            tag = tag.strip()
        self.add_word(word, freq, tag)
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如上源码所示，load_userdict 方法，是将自定义词典中的所有词语，循环调用 add_word。这是一个单线程操作，当然慢！因此，建议慎用该方法，并且建议看看下面的进阶玩法。当然，如果不嫌麻烦的话，也可以自己实现一个带并发的 add_word。

进阶玩法(模型复用)

先感谢 菜菜鑫 的文章（本文在此基础上进行延伸）

关于模型的相关理解，直接参考 如何使jieba自定义词典持久化 。

下面介绍如何实现。

准备自定义词

准备自定义词库并命名为 dict.txt，过程略。
【注意】该词库每行必须符合要求： 词语 词频 词性，词频和词性两个次不可省略，否则会报错( 不同于使用 add_word 或者 load_userdict )。

@staticmethod
def gen_pfdict(f):
    lfreq = {}
    ltotal = 0
    f_name = resolve_filename(f)
    for lineno, line in enumerate(f, 1):
        try:
            line = line.strip().decode('utf-8')
            word, freq = line.split(' ')[:2]
            freq = int(freq)
            lfreq[word] = freq
            ltotal += freq
            for ch in xrange(len(word)):
                wfrag = word[:ch + 1]
                if wfrag not in lfreq:
                    lfreq[wfrag] = 0
        except ValueError:
            raise ValueError(
                'invalid dictionary entry in %s at Line %s: %s' % (f_name, lineno, line))
    f.close()
    return lfreq, ltotal
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上述源码第九行，会将词库每一行进行 split 后取值，词频和词性缺失会造成索引越界。如果实在没有词频和词性，可修改源码，改为如下行

word = line.strip().decode('utf-8')
# word, freq = line.split(' ')[:2]
freq = int(9999)
lfreq[word] = freq
ltotal += freq
for ch in xrange(len(word)):
    wfrag = word[:ch + 1]
    if wfrag not in lfreq:
        lfreq[wfrag] = 0
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创建模型

新建一个脚本，执行下述代码

【重要】注意和参考资料不一样，本文更加简单直接

import jieba
# 指定词库路径
jieba.set_dictionary('./xxx.txt')
# 模型存放路径
jieba.dt.tmp_dir = './'
# 指定模型名称
jieba.dt.cache_file = 'jieba.temp'
for i in jieba.cut('上海自来水来自海上'):
    print(i)
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执行上述脚本，jieba 会将自定义的 dict.txt 进行加载，并将创建的模型 jieba.temp 存放到指定位置。

模型复用

在需要使用该词库的程序中，指定上述模型的路径即可。

有了上述模型，便不需要自定义的 dict.txt，可以将上述模型复制到任何机器进行复用。模型和词库的关系，仍参考 如何使jieba自定义词典持久化 。

感谢

感谢文心一言给出的不是非常准确的答案

但是能给出参考资料的网址非常好（https://www.jianshu.com/p/e23fe5d06ea2），找到了解决的方案