python-jieba库是什么与如何使用

一:概要

jieba是优秀的中文分词第三方库。

中文文本需要通过分词获得单个的词语

jieba是优秀的中文分词第三方库,需要额外安装

jieba库提供三种分词模式,最简单只需安装一个函数。

jieba库是通过中文词库的方式来识别分词的。

安装命令如下:

→→→→→→→→点击windows+r,进入命令提示符输入cmd,进入界面后,输入pip install jieba。即可安装。

二:jieba库使用说明

(1)jieba分词的四种模式

精确模式、全模式、搜索引擎模式、新增分词

① jieba.cut(s) 精确模式:把文本精确的切分开,不存在冗余单词:

② jieba.lcut(s,cut_all=True) 全模式:把文本中所有可能的词语都扫描出来,有冗余:

③jieba.lcut_for_search(s) 搜索引擎模式:在精确模式基础上,对长词再次切分:

④jieba.add_word(w),向分词词典增加新词w:

代码示例如下:

import jieba
a=jieba.add_word("奇才队控球后卫约翰沃尔是NBA超级巨星")
b=jieba.lcut("奇才队控球后卫约翰沃尔是NBA超级巨星")print(b)

运行界面如下:

重点:jieba.lcuts(s),能够将字符串s进行精确的分词处理,并且返回一个列表类型。

————————————————

借鉴文章链接:

https://cloud.tencent.com/developer/article/2154756

https://blog.youkuaiyun.com/weixin_61631131/article/details/124274495

<think>好的,我现在需要回答用户关于jieba分词工具的介绍和使用方法的问题。首先,我需要确保自己正确理解jieba的基本信息,包括它的定义、用途以及主要功能。根据用户提供的引用[1],jieba是一个Python的第三方,用于中文分词,并且需要安装。同时,引用[2]提到它词云可视化相关,可能涉及分词后的处理应用。 接下来,我要组织回答的结构。用户要求结构清晰,分步骤说明,所以可能需要分点介绍定义、用途、特点、使用方法和示例。同时,用户的问题还要求生成相关问题,我需要根据内容提出几个相关的问题。 首先,定义部分需要明确jieba是什么,是一个第三方,用于中文分词。用途方面,中文分词是自然语言处理的基础步骤,应用场景如搜索引擎、情感分析等。特点的话,可能需要提到它的三种分词模式:精确模式、全模式、搜索引擎模式,这些在引用[1]中已经提到。 然后,使用方法部分需要详细说明安装步骤,如何导入,以及不同模式的使用示例代码。示例代码需要正确展示精确模式、全模式和搜索引擎模式的区别。此外,可能还需要提到自定义词典和关键词提取功能,这些都是jieba的常用功能。 需要注意用户提到的系统级指令,比如行内数学表达式用$...$,但这里可能用不上,但需要确保代码块正确使用格式。同时,回答要使用中文,语法正确。 生成的相关问题需要围绕jieba的进一步应用和优化,比如如何提高分词准确性,其他分词工具对比,处理未登录词的方法,以及词云结合的应用等。 现在检查是否有遗漏的信息。用户提供的引用中,引用[1]提到jieba的三个模式,引用[2]提到词云可视化,所以在回答中可以提到分词后的应用如词云生成,使用引用标记[^2]来标注。 最后,确保所有引用标记正确放置在相关内容之后,例如在提到分词应用时引用[^2],在提到三个模式时引用[^1]。</think>### jieba分词工具介绍及使用方法 #### 一、定义用途 **jieba** 是一个基于Python的第三方中文分词,主要用于将连续的中文文本切分为独立的词语。它是自然语言处理(NLP)的基础工具,广泛应用于搜索引擎、文本分析、情感分析、词云生成等领域[^1]。 #### 二、核心特点 1. **支持三种分词模式**: - **精确模式**:将句子最精确地切分,适合文本分析。 - **全模式**:扫描所有可能的词语组合,速度快但可能冗余。 - **搜索引擎模式**:在精确模式基础上对长词再次切分,适合搜索引擎应用。 2. **支持自定义词典**:允许用户添加新词或调整词频,提升分词准确性。 3. **关键词提取**:基于TF-IDF算法提取文本关键词。 #### 三、使用方法 ##### 1. 安装 在命令行中执行以下命令安装: ```bash pip install jieba ``` ##### 2. 基础分词示例 ```python import jieba text = "自然语言处理是人工智能的重要方向" # 精确模式(默认) seg_list = jieba.cut(text, cut_all=False) print("精确模式:" + "/".join(seg_list)) # 全模式 seg_list = jieba.cut(text, cut_all=True) print("全模式:" + "/".join(seg_list)) # 搜索引擎模式 seg_list = jieba.cut_for_search(text) print("搜索引擎模式:" + "/".join(seg_list)) ``` ##### 3. 自定义词典 ```python # 添加自定义词 jieba.add_word("自然语言处理") # 或加载词典文件 jieba.load_userdict("user_dict.txt") ``` ##### 4. 关键词提取 ```python from jieba import analyse # 基于TF-IDF提取关键词 keywords = analyse.extract_tags(text, topK=3) print("关键词:" + ", ".join(keywords)) ``` #### 四、应用场景示例 - **词云生成**:结合词云(如`wordcloud`),将分词结果可视化。 - **文本分类**:为机器学习模型提供结构化输入。 ---
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