Python中jieba分詞模塊的用法-創(chuàng)新互聯(lián)

這篇文章主要講解了“Python中jieba分詞模塊的用法”，文中的講解內(nèi)容簡單清晰，易于學(xué)習(xí)與理解，下面請大家跟著小編的思路慢慢深入，一起來研究和學(xué)習(xí)“Python中jieba分詞模塊的用法”吧！

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0、前言

jieba庫是進行中文分詞的利器，根據(jù)文檔描述，具有以下特點：

  1. 分詞

  2. 提取關(guān)鍵詞

  3. 搜索詞匯位置

    4. 2、提取詞匯

    在處理詞匯時，常常我們會提取出現(xiàn)頻率比較高的關(guān)鍵詞，jieba.analyse.extract_tags()具有此功能，它接受 4 個參數(shù)

    • 3、搜索詞匯位置

      • jieba 庫也包含了定位詞匯位置的功能，jieba.tokenize() 可以實現(xiàn)此功能，該函數(shù)接收字符串，返回一個生成器，包含所有分詞結(jié)果以及始末位置，基本用法如下： 

      import jieba
string = '今天天氣特別好，很開心' result = jieba.tokenize(string)
print(list(result))

      結(jié)果如下： 

      [('今天天氣', 0, 4), ('特別', 4, 6), ('好', 6, 7),
 ('，', 7, 8), ('很', 8, 9), ('開心', 9, 11)]

      如果我們只是找到某個特定的詞匯在文中的位置，拿之前的西游記文本為例，我們?nèi)ふ以~匯 “行者” 第一次出現(xiàn)的位置 

      with open('西游記.txt','r',errors='ignore')as f:
    data = f.read()

result = jieba.tokenize(data) for i in result:
    if '行者' in i:
        print(i)
        break

      結(jié)果： 

      ('行者', 8593, 8595)

      如此，就能很方便的找到特定詞匯在文章中出現(xiàn)的位置。

    • <h5  white-space:normal;widows:1;background-color:#ffffff;box-sizing:border-box="" !important;"=""> 4、小結(jié)

      • 以上就是 jieba 庫的常用的方法，該庫還包括詞性標(biāo)注、并行分詞、命令行分詞、添加字典等等功能。
      更詳細的內(nèi)容參考官方文檔：https://github.com/fxsjy/jieba
      對該庫的算法感興趣的同學(xué)可參考
      jieba分詞的基本思路：
      https://segmentfault.com/a/1190000004061791
      對Python中文分詞模塊結(jié)巴分詞算法過程的理解和分析：http://blog.csdn.net/rav009/article/details/12196623

感謝各位的閱讀，以上就是“Python中jieba分詞模塊的用法”的內(nèi)容了，經(jīng)過本文的學(xué)習(xí)后，相信大家對Python中jieba分詞模塊的用法這一問題有了更深刻的體會，具體使用情況還需要大家實踐驗證。這里是創(chuàng)新互聯(lián)，小編將為大家推送更多相關(guān)知識點的文章，歡迎關(guān)注！

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