NLP之jieba分词

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原创最新推荐文章于 2026-08-01 06:30:00 发布 693 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›

jieba-fast安装过程和问题解决（unable to find vcvarsall.bat）问题来源：在使用jieba分词的时候发现一个问题就是从开始到分词有一个慢的过程，下图所示：对策思路：其实有一个拿Cython重写了jieba这个包就是jieba-fast下载地址如下 https://pypi.org/project/jieba-fast/#files 出现问题1：安装jieba_fast他是使用c重新写了一遍jieba分词，所以速度上更快一些，但是... 阅读详情

NLP之jieba分词

为什么要分词

图像处理：
我们在前面学KNN 的时候，知道图像是将一幅图转换成灰度图，然后在转换成 0101
在这里插入图片描述

然后变成一个 [ 1024] 的向量。

文本：

我们一般先将一个文本先切成单个单词，然后在用特征工程（后面我们会专门讲解这个）变成机器可以识别的向量。所以分词是最先的一个步骤。

分词的难点

歧义消解问题

输入待切分句子：提高人民生活水平

可以切分输出：提高/人民/生活/水平

或者切分输出：提/高人/民生/活水/平

可以看到，明显第二个输出为歧义切分。

未登录词识别

未登录词指的是在已有的词典中，或者训练语料里面没有出现过的词，分为实体名词，专有名词及新词。比如每年网络会爆出一些网红词：给力，盘它。这样的词以前是没有出现过的。我们也希望能够切分出来。

常见分词方法

基于字典、词库匹配的分词

机械分词算法，将待分的字符串与一个充分大的机器词典中的词条进行匹配。

分为正向匹配和逆向匹配；最大长度匹配和最小长度匹配；单纯分词和分词与标注过程相结合的一体化方法。所以常用的有：正向最大匹配，逆向最大匹配，最少切分法。

实际应用中，将机械分词作为初分手段，再利用其他方法提高准确率。

基于词频统计的分词

统计分词，是一种全切分方法。切分出待分语句中所有的词，基于训练语料词表中每个词出现的频率，运用统计模型和决策算法决定最优的切分结果。

基于知识理解的分词

主要基于句法、语法分析，并结合语义分析，通过对上下文内容所提供信息的分析对词进行定界。

这类方法试图让机器具有人类的理解能力，需要使用大量的语言知识和信息，目前还处在试验阶段

分词工具

1,jieba 分词
2， jieba_fast
3，HanLP

中文分词 jieba 和 hanlp 用的最多。jieba_fast 比jieba效率高用C 重写了这个库。

使用

import jieba

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

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


全模式: 我/ 来到/ 北京/ 清华/ 清华大学/ 华大/ 大学
精准模式: 我/ 来到/ 北京/ 清华大学

jieba 原理

使用非常简单，但是我们一般会

前缀词典

前缀词典，实际上可以认为是一个词频词典我们存在一个文本文件中，

里面都是 {词：频率} 这种形式；

比如 { 我们： 1000，
我： 1001，
实际： 500
}

有向无环图DAG

DAG是基于前面得到的前缀词典进行构造的，基本思想是将待分语句进行全切分，将切分完的词语列表与前缀词典进行比较，如果这个词存在，就存下来，并用词在字符串中的位置索引进行替代，转化为{key:list[i,j…], …}的字典结构，如下：

假设有句子，去北京大学玩，则对应的DAG为，{0 : [0], 1 : [1, 2, 4], 2 : [2], 3 : [3, 4], 4 : [4], 5 : [5]} 这样一个字典。

具体意思是，0：[0]代表0位置，即‘去’在前缀词典中代表一个词，同理1 : [1, 2, 4]代表‘北’，‘北京’，‘北京大学’

在这里插入图片描述

基于词频的最大切分

我们拥有所有可能出现的词及其对应的所有可能组成路径（即DAG），那么应该用什么方法去找到一条最可能的路径呢？

jieba中使用了动态规划的方法，这里简单的理解就是对于一个长度为n的句子，由后往前遍历。

假设最后一个词出现的概率为N，倒数第二个词出现的概率为N-1，那么两个词在一起出现概率则为N（N-1），以此类推，直到到达第一个词，计算出所有可能路径中的最大概率路径。这里还需要理解两个名词，重叠子问题，最优子结构，最终得到最优的路径

还是去北京大学玩举例：

P（玩)*P(学)*P(大)*P(京)*p(北)*p(去) = 概率1

P(玩)*P(大学)*p(京)*P(北)*P(去) = 概率2

…
各种概率对比 . 概率比较大的就是最优解。

未登录词

HMM 求解

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 模型求解未登录词。

jieba 采用的是隐马尔可夫HMM （这个我后面详解）

已知：

状态转移概率：

P={‘B’: {‘E’: -0.510825623765990, ‘M’: -0.916290731874155},
‘E’: {‘B’: -0.5897149736854513, ‘S’: -0.8085250474669937},
‘M’: {‘E’: -0.33344856811948514, ‘M’: -1.2603623820268226},
‘S’: {‘B’: -0.7211965654669841, ‘S’: -0.6658631448798212}}

初始概率：

P={‘B’: -0.26268660809250016,
‘E’: -3.14e+100,
‘M’: -3.14e+100,
‘S’: -1.4652633398537678}

观测序列O

对于每一个待分的句子，都视为一个观测序列，如：去北京大学玩，就是一个长度T为6的观测序列

每一个观测序列，都对应着相同长度的状态序列。这里将汉字按SBME进行标注，分别代表single（单独成词的字）、begin（一个词语开始字）、middle（一个词语中间的字）、end（一个词语结束的字），如：

观测序列：去 / 北京大学 / 玩

状态序列：S / BMME / S

输出概率：

P={‘B’: {’\u4e00’: -3.6544978750449433,
‘\u4e01’: -8.125041941842026,
‘\u4e03’: -7.817392401429855,
‘\u4e07’: -6.3096425804013165,
…}

根据：HMM

在这里插入图片描述
综上我们已知：