Python---爬虫---清洗---jieba分词

jieba中文处理

和拉丁语系不同，亚洲语言是不用空格分开每个有意义的词的。而当我们进行自然语言处理的时候，大部分情况下，词汇是我们对句子和文章理解的基础，因此需要一个工具去把完整的文本中分解成粒度更细的词。

jieba就是这样一个非常好用的中文工具，是以分词起家的，但是功能比分词要强大很多。

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

In [1]:

# encoding=utf-8
import jieba

seg_list = jieba.cut("我在学习自然语言处理", cut_all=True)
print seg_list
print("Full Mode: " + "/ ".join(seg_list))  # 全模式

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

Building prefix dict from the default dictionary ...
Loading model from cache /var/folders/pn/xp31896922n9rqxgftrqk3l00000gn/T/jieba.cache
Loading model cost 0.496 seconds.

<generator object cut at 0x10bbd91e0>

Prefix dict has been built succesfully.

Full Mode: 我/ 在/ 学习/ 自然/ 自然语言/ 语言/ 处理
Default Mode: 我/ 在/ 学习/ 自然语言/ 处理
他, 毕业, 于, 上海交通大学, ，, 在, 百度, 深度, 学习, 研究院, 进行, 研究
小明, 硕士, 毕业, 于, 中国, 科学, 学院, 科学院, 中国科学院, 计算, 计算所, ，, 后, 在, 哈佛, 大学, 哈佛大学, 深造

jieba.lcut以及jieba.lcut_for_search直接返回 list

In [2]:

result_lcut = jieba.lcut("小明硕士毕业于中国科学院计算所，后在哈佛大学深造")
print result_lcut
print " ".join(result_lcut)
print " ".join(jieba.lcut_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"))

[u'\u5c0f\u660e', u'\u7855\u58eb', u'\u6bd5\u4e1a', u'\u4e8e', u'\u4e2d\u56fd\u79d1\u5b66\u9662', u'\u8ba1\u7b97\u6240', u'\uff0c', u'\u540e', u'\u5728', u'\u54c8\u4f5b\u5927\u5b66', u'\u6df1\u9020']
小明 硕士 毕业 于 中国科学院 计算所 ， 后 在 哈佛大学 深造
小明 硕士 毕业 于 中国 科学 学院 科学院 中国科学院 计算 计算所 ， 后 在 哈佛 大学 哈佛大学 深造

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。

In [3]: