jieba中文处理学习笔记(一)

1.基本分词函数与用法

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

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

3.关键词提取

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

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

5.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

6.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

7.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

If no filename specified, use STDIN instead.

jieba中文处理学习笔记(一)

基于 TF-IDF 算法的关键词抽取

关于TF-IDF 算法的关键词抽取补充¶

6.并行分词

7.命令行分词

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