NLP基础2-jieba中文处理_from jieba.ana

1.基本分词函数与用法

jieba.cut 以及 jieba.cut_for_search 返回的结构都是一个可迭代的 generator，可以使用 for 循环来获得分词后得到的每一个词语(unicode)

jieba.cut 方法接受三个输入参数:
需要分词的字符串
cut_all 参数用来控制是否采用全模式
HMM 参数用来控制是否使用 HMM 模型

jieba.cut_for_search 方法接受两个参数
需要分词的字符串
是否使用 HMM 模型。
该方法适合用于搜索引擎构建倒排索引的分词，粒度比较细

import jieba
import logging
jieba.setLogLevel(logging.INFO)

seg = jieba.cut("我在学习自然语言处理", cut_all=True)
seg_list = list(seg)
print("Full Mode: " +"/".join(seg_list))
1
2
3
4
5
6
7

seg_list = jieba.cut("我在学习自然语言处理", cut_all=False)
print("Default Mode: " + "/ ".join(list(seg_list)))  # 精确模式

seg_list = jieba.cut("他毕业于上海交通大学，在百度深度学习研究院进行研究")  # 默认是精确模式
print(", ".join(list(seg_list)))

seg_list = jieba.cut_for_search("小明硕士毕业于中国科学院计算所，后在哈佛大学深造")  # 搜索引擎模式
print(", ".join(list(seg_list)))
1
2
3
4
5
6
7
8

2.添加用户自定义词典

很多时候我们需要针对自己的场景进行分词，会有一些领域内的专有词汇。
1.可以用jieba.load_userdict(file_name)加载用户字典
2.少量的词汇可以自己用下面方法手动添加：
用 add_word(word, freq=None, tag=None) 和 del_word(word) 在程序中动态修改词典
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。

print('/'.join(jieba.cut('如果放到旧字典中将出错。', HMM=False)))
1

jieba.suggest_freq(('中', '将'), True)
print('/'.join(jieba.cut('如果放到旧字典中将出错。', HMM=False)))
1
2

3.关键词提取

（1）基于 TF-IDF 算法的关键词抽取

import jieba.analyse
jieba.analyse.extract_tags(sentence, topK=20, withWeight=False, allowPOS=())
sentence 为待提取的文本
topK 为返回几个 TF/IDF 权重最大的关键词，默认值为 20
withWeight 为是否一并返回关键词权重值，默认值为 False
allowPOS 仅包括指定词性的词，默认值为空，即不筛选

import jieba.analyse as analyse
lines = open('NBA.txt').read()
print "  ".join(analyse.extract_tags(lines, topK=20, withWeight=False, allowPOS=()))
1
2
3

关于TF-IDF 算法的关键词抽取补充
关键词提取所使用逆向文件频率（IDF）文本语料库可以切换成自定义语料库的路径
用法： jieba.analyse.set_idf_path(file_name) # file_name为自定义语料库的路径
自定义语料库示例见这里
用法示例见这里
关键词提取所使用停止词（Stop Words）文本语料库可以切换成自定义语料库的路径
用法： jieba.analyse.set_stop_words(file_name) # file_name为自定义语料库的路径
自定义语料库示例见这里
用法示例见这里
关键词一并返回关键词权重值示例

用法示例见这里

（2）基于 TextRank 算法的关键词抽取

jieba.analyse.textrank(sentence, topK=20, withWeight=False, allowPOS=(‘ns’, ‘n’, ‘vn’, ‘v’)) 直接使用，接口相同，注意默认过滤词性。
jieba.analyse.TextRank() 新建自定义 TextRank 实例
算法论文： TextRank: Bringing Order into Texts
基本思想:
将待抽取关键词的文本进行分词
以固定窗口大小(默认为5，通过span属性调整)，词之间的共现关系，构建图
计算图中节点的PageRank，注意是无向带权图

import jieba.analyse as analyse
lines = open('NBA.txt').read()
print "  ".join(analyse.textrank(lines, topK=20, withWeight=False, allowPOS=('ns', 'n', 'vn', 'v')))
print "---------------------我是分割线----------------"
print "  ".join(analyse.textrank(lines, topK=20, withWeight=False, allowPOS=('ns', 'n')))
1
2
3
4
5

4. 词性标注

jieba.posseg.POSTokenizer(tokenizer=None) 新建自定义分词器，tokenizer 参数可指定内部使用的 jieba.Tokenizer 分词器。jieba.posseg.dt 为默认词性标注分词器。
标注句子分词后每个词的词性，采用和 ictclas 兼容的标记法。
具体的词性对照表参见计算所汉语词性标记集

import jieba.posseg as pseg
words = pseg.cut("我爱自然语言处理")
for word, flag in words:
    print('%s %s' % (word, flag))
1
2
3
4

5. 并行分词

原理：将目标文本按行分隔后，把各行文本分配到多个 Python 进程并行分词，然后归并结果，从而获得分词速度的可观提升 基于 python 自带的 multiprocessing 模块，目前暂不支持 Windows
用法：
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
实验结果：在 4 核 3.4GHz Linux 机器上，对金庸全集进行精确分词，获得了 1MB/s 的速度，是单进程版的 3.3 倍。
注意：并行分词仅支持默认分词器 jieba.dt 和 jieba.posseg.dt。

import sys
import time
import jieba

jieba.enable_parallel()
content = open(u'西游记.txt',"r").read()
t1 = time.time()
words = "/ ".join(jieba.cut(content))
t2 = time.time()
tm_cost = t2-t1
print('并行分词速度为 %s bytes/second' % (len(content)/tm_cost))

jieba.disable_parallel()
content = open(u'西游记.txt',"r").read()
t1 = time.time()
words = "/ ".join(jieba.cut(content))
t2 = time.time()
tm_cost = t2-t1
print('非并行分词速度为 %s bytes/second' % (len(content)/tm_cost))
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19

6.Tokenize：返回词语在原文的起止位置

注意，输入参数只接受 unicode

print "这是默认模式的tokenize"
result = jieba.tokenize(u'自然语言处理非常有用')
for tk in result:
    print("%s\t\t start: %d \t\t end:%d" % (tk[0],tk[1],tk[2]))

print "\n-----------我是神奇的分割线------------\n"

print "这是搜索模式的tokenize"
result = jieba.tokenize(u'自然语言处理非常有用', mode='search')
for tk in result:
    print("%s\t\t start: %d \t\t end:%d" % (tk[0],tk[1],tk[2]))
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11

7.ChineseAnalyzer for Whoosh 搜索引擎

from jieba.analyse import ChineseAnalyzer

# -*- coding: UTF-8 -*-
from __future__ import unicode_literals
import sys,os
sys.path.append("../")
from whoosh.index import create_in,open_dir
from whoosh.fields import *
from whoosh.qparser import QueryParser

analyzer = jieba.analyse.ChineseAnalyzer()
schema = Schema(title=TEXT(stored=True), path=ID(stored=True), content=TEXT(stored=True, analyzer=analyzer))
    
if not os.path.exists("tmp"):
    os.mkdir("tmp")

ix = create_in("tmp", schema) # for create new index
#ix = open_dir("tmp") # for read only
writer = ix.writer()

writer.add_document(
    title="document1",
    path="/a",
    content="This is the first document we’ve added!"
)

writer.add_document(
    title="document2",
    path="/b",
    content="The second one 你 中文测试中文 is even more interesting! 吃水果"
)

writer.add_document(
    title="document3",
    path="/c",
    content="买水果然后来世博园。"
)

writer.add_document(
    title="document4",
    path="/c",
    content="工信处女干事每月经过下属科室都要亲口交代24口交换机等技术性器件的安装工作"
)

writer.add_document(
    title="document4",
    path="/c",
    content="咱俩交换一下吧。"
)

writer.commit()
searcher = ix.searcher()
parser = QueryParser("content", schema=ix.schema)

for keyword in ("水果世博园","你","first","中文","交换机","交换"):
    print(keyword+"的结果为如下：")
    q = parser.parse(keyword)
    results = searcher.search(q)
    for hit in results:
        print(hit.highlights("content"))
    print("\n--------------我是神奇的分割线--------------\n")

for t in analyzer("我的好朋友是李明;我爱北京天安门;IBM和Microsoft; I have a dream. this is intetesting and interested me a lot"):
    print(t.text)
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62

8.命令行分词

使用示例：python -m jieba news.txt > cut_result.txt

命令行选项（翻译）：

使用: python -m jieba [options] filename

结巴命令行界面。

固定参数:
filename 输入文件

可选参数:
-h, --help 显示此帮助信息并退出
-d [DELIM], --delimiter [DELIM]
使用 DELIM 分隔词语，而不是用默认的’ / '。
若不指定 DELIM，则使用一个空格分隔。
-p [DELIM], --pos [DELIM]
启用词性标注；如果指定 DELIM，词语和词性之间
用它分隔，否则用 _ 分隔
-D DICT, --dict DICT 使用 DICT 代替默认词典
-u USER_DICT, --user-dict USER_DICT
使用 USER_DICT 作为附加词典，与默认词典或自定义词典配合使用
-a, --cut-all 全模式分词（不支持词性标注）
-n, --no-hmm 不使用隐含马尔可夫模型
-q, --quiet 不输出载入信息到 STDERR
-V, --version 显示版本信息并退出

如果没有指定文件名，则使用标准输入。

–help 选项输出：

$> python -m jieba --help
Jieba command line interface.

positional arguments:
filename input file

optional arguments:
-h, --help show this help message and exit
-d [DELIM], --delimiter [DELIM]
use DELIM instead of ’ / ’ for word delimiter; or a
space if it is used without DELIM
-p [DELIM], --pos [DELIM]
enable POS tagging; if DELIM is specified, use DELIM
instead of ‘_’ for POS delimiter
-D DICT, --dict DICT use DICT as dictionary
-u USER_DICT, --user-dict USER_DICT
use USER_DICT together with the default dictionary or
DICT (if specified)
-a, --cut-all full pattern cutting (ignored with POS tagging)
-n, --no-hmm don’t use the Hidden Markov Model
-q, --quiet don’t print loading messages to stderr
-V, --version show program’s version number and exit