jieba模块_jieba.load_userdict

jieba

做最好的 Python 中文分词组件

特点

• 支持三种分词模式：
  • 精确模式：将句子最精确地切开，适合文本分析
  • 全模式：将句子中所有的可以成词的词语都扫描出来，速度很快，但是不能解决歧义
  • 搜索引擎模式：在精确的基础上，对长词再次切分，提高召回率，适用于搜索引擎分词。
• 支持繁体分词
• 支持自定义词典

主要功能

分词

• jieba.cut：接受三个输参数：需要分词的字符串；cut_all参数来控制是否采用全模式（默认精确模式）；HMM 参数用来控制是否使用 HMM 模型。
• jieba.cut_for_search：接受两个参数：需要分词的字符串；使用使用 HMM 模型，该方法适合用于搜索引擎的构建倒排索引的分词，粒度比较细。

注意：

1. 待分词的字符串可以是 unicode 、 UTF8 、GBK字符串 。
2. jieba.cut 和 jieba.cut_for_search 返回的结构都是一个可迭代的 generator ，用for循环来获取分词后的词语(unicode)。
3. jieba.lcut 和 jieba.lcut_for_search 直接返回list。

import jieba

seg_list = jieba.cut("我来到北京清华大学", cut_all=True)
print("Full Mode: " + "/ ".join(seg_list))  # 全模式

seg_list = jieba.cut("我来到北京清华大学", cut_all=False)
print("Default Mode: " + "/ ".join(seg_list))  # 精确模式

seg_list = jieba.cut("他来到了网易杭研大厦")  # 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，后在日本京都大学深造")  # 搜索引擎模式
print(", ".join(seg_list))
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添加自定义词典

载入词典

• 指定自己自定义的词典，来补充jieba词库里没有的词。
• 用法：jieba.load_userdict(file_name) file_name 文件对象或路径
• 词典格式，一个词占一行；一行分为三部分：词语、词频（可省略）、词性（可省略），用空格隔开，顺序不能颠倒。file_name 若为路径或二进制打开，文件必须为UTF-8编码。

# userdict.text文件
云计算 5
李小福 2 nr
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import jieba
jieba.load_userdict("userdict.txt") # 加载字典
jieba.add_word('八一双鹿')  # 加载单词
demo = '李小福是创新办主任也是云计算方面的专家; 什么是八一双鹿'
words = jieba.cut(demo)
print('/'.join(words))
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1. 使用add_word 和 del_word 可以动态修改词典。

基于 TF-IDF 算法的关键词抽取

• jieba.analyse.extract_tags(sentence, topK=20, withWeight=False, allowPOS=())
  • sentence：待提取的文本
  • topK：为返回几个TF-IDF权重的关键词
  • withWeight：是否一并返回关键词权重
  • allowPOS：仅包括指定词性的词
• jieba.analyse.TFIDF(idf_path=None) 新建TF-IDF实例，为IDF频率文件

并行分词

原理：将目标文件按行分隔后，把各行文本分配到多个Python进程，然后归并结果，从而获得分词速度提升
基于 Python 自带的 multiprocessing 模块

• 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

**注意：**并行分词仅支持默认分词器 jieba.dt 和 jieba.posseg.dt。

import time
import jieba

jieba.enable_parallel(1)    # 创建1个线程

content = open('./1.txt',"rb").read()

t1 = time.time()
words = "/ ".join(jieba.cut(content))
t2 = time.time()

log_f = open("1.log","wb")
log_f.write(words.encode('utf-8'))

print('speed %s bytes/second' % (len(content)/t2-t1))
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词语在原文的位置

• 只接受unicode

# 默认模式
result = jieba.tokenize(u'永和服装饰品有限公司')
for tk in result:
    print("word %s\t\t start: %d \t\t end:%d" % (tk[0],tk[1],tk[2]))
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# 搜索模式
result = jieba.tokenize(u'永和服装饰品有限公司', mode='search')
for tk in result:
    print("word %s\t\t start: %d \t\t end:%d" % (tk[0],tk[1],tk[2]))
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延迟加载

jieba 加载采用延迟加载，import jieba 和 jieba.Tokenizer() 不会立即触发词典的加载，一旦有必要才开始加载词典构建前缀字典。如果你想手工初始 jieba，也可以手动初始化。

import jieba
jieba.initialize()  # 手动初始化（可选）
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命令分词

python -m jieba news.txt > cut_result.txt
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