NLP基础实验③：中文分词-jieba

中文分词有很多种，常见的比如有中科院计算所 NLPIR、哈工大 LTP、清华大学 THULAC 、斯坦福分词器、Hanlp 分词器、jieba 分词、IKAnalyzer 等。

jieba

官方： https://github.com/fxsjy/jieba

1、分词

三种分词算法

• 基于统计词典，构造前缀词典，基于前缀词典对句子进行切分，得到所有切分可能，根据切分位置，构造一个有向无环图（DAG）；
• 基于DAG图，采用动态规划计算最大概率路径（最有可能的分词结果），根据最大概率路径分词；
• 对于新词(词库中没有的词），采用有汉字成词能力的 HMM 模型进行切分。

支持三种分词模式：

• 精确模式，试图将句子最精确地切开，适合文本分析；
• 全模式，把句子中所有的可以成词的词语都扫描出来, 速度非常快，但是不能解决歧义；
• 搜索引擎模式，在精确模式的基础上，对长词再次切分，提高召回率，适合用于搜索引擎分词。

import jieba
content = "现如今，机器学习和深度学习带动人工智能飞速的发展，并在图片处理、语音识别领域取得巨大成功。"
# 1、精确
segs_1 = jieba.cut(content, cut_all=False)
print("/".join(segs_1))

#用lcut生成list
segs_2 = jieba.lcut(content)
print(segs_2)

# 2、全模式
segs_3 = jieba.cut(content, cut_all=True)
print("/".join(segs_3))
# 3、搜索引擎
segs_4 = jieba.cut_for_search(content)
print("/".join(segs_4))

1
现如今/，/机器/学习/和/深度/学习/带动/人工智能/飞速/的/发展/，/并/在/图片/处理/、/语音/识别/领域/取得/巨大成功/。

['现如今', '，', '机器', '学习', '和', '深度', '学习', '带动', '人工智能', '飞速', '的', '发展', '，', '并', '在', '图片', '处理', '、', '语音', '识别', '领域', '取得', '巨大成功', '。']

2
现如今/如今///机器/学习/和/深度/学习/带动/动人/人工/人工智能/智能/飞速/的/发展///并/在/图片/处理///语音/识别/领域/取得/巨大/巨大成功/大成/成功//
3
如今/现如今/，/机器/学习/和/深度/学习/带动/人工/智能/人工智能/飞速/的/发展/，/并/在/图片/处理/、/语音/识别/领域/取得/巨大/大成/成功/巨大成功/。

 

用 lcut 生成 list

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.lcut 对 cut 的结果做了封装，l 代表 list，即返回的结果是一个 list 集合。同样的，用 jieba.lcut_for_search 也直接返回 list 集合。

2、载入字典

自定义添加词到字典

• jieba.add_word("深享网")
• jieba.load_userdict('user_dict.txt')

3、关键词提取

• 基于TF-IDF
• 基于TextRank

4、词性标注

jieba 可以很方便地获取中文词性，通过 jieba.posseg 模块实现词性标注。

import jieba.posseg as psg
content = "现如今，机器学习和深度学习带动人工智能飞速的发展，并在图片处理、语音识别领域取得巨大成功。"
print([(x.word,x.flag) for x in psg.lcut(content)])

[('现如今', 't'), ('，', 'x'), ('机器', 'n'), ('学习', 'v'), ('和', 'c'), ('深度', 'ns'), ('学习', 'v'), ('带动', 'v'), ('人工智能', 'n'), ('飞速', 'n'), ('的', 'uj'), ('发展', 'vn'), ('，', 'x'), ('并', 'c'), ('在', 'p'), ('图片', 'n'), ('处理', 'v'), ('、', 'x'), ('语音', 'n'), ('识别', 'v'), ('领域', 'n'), ('取得', 'v'), ('巨大成功', 'nr'), ('。', 'x')]