Python中jieba分詞是什么

Python中jieba分詞是什么？相信很多沒有經(jīng)驗的人對此束手無策，為此本文總結(jié)了問題出現(xiàn)的原因和解決方法，通過這篇文章希望你能解決這個問題。

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1.jieba分詞的安裝 

直接在cmd窗口當中pip install即可

2.jieba分詞的介紹

jieba分詞是目前比較好的中文分詞組件之一，jieba分詞支持三種模式的分詞(精確模式、全模式、搜索引擎模式)，并且支持自定義詞典(這一點在特定的領(lǐng)域很重要，有時候需要根據(jù)領(lǐng)域的需要來添加特定的詞典以提高分詞結(jié)果的質(zhì)量)、支持繁體字分詞。

3.jieba分詞三種分詞模式及使用例子

jieba分詞模塊的主要方法是jieba.cut()，精確模式和全模式的區(qū)別主要在于其中的參數(shù)不同

(1)精確模式：將文本精確地切開，適用于文本分析

jieba.cut()方法里面的CUT_ALL=False

(2)全模式：將文本里面所有可以成詞的詞語全部提取出來，速度較快，但是不能解決歧義的問題

 jieba.cut()方法里面的CUT_ALL=True

(3)搜索引擎模式：在精確模式的基礎(chǔ)上，將長詞再次切分，供搜索使用

需要調(diào)用jieba.cut_for_search()方法

僅僅是看這些東西，看不出個所以然來，接下來對三種分詞的模式進行測試：

text='北京郵電大學(xué)是教育部直屬、工業(yè)和信息化部共建、首批進行“211工程”建設(shè)的全國重點大學(xué)'
try_words=jieba.cut(text,cut_all=True)
print ('全模式分詞結(jié)果:'+','.join(try_words))
try_words=jieba.cut(text,cut_all=False)
print ('精確模式分詞結(jié)果:'+','.join(try_words))
try_words=jieba.cut_for_search(text)
print ('搜素引擎模式分詞結(jié)果:'+','.join(try_words))

上述代碼運行結(jié)果：

全模式分詞結(jié)果:北京,北京郵電,北京郵電大學(xué),郵電,郵電大學(xué),電大,大學(xué),是,教育,教育部,直屬,,,工業(yè),和,信息,信息化,部,
共建,,,首批,進行,,211,工程,,,建設(shè),的,全國,重點,大學(xué)
精確模式分詞結(jié)果:北京郵電大學(xué),是,教育部,直屬,、,工業(yè),和,信息化,部,共建,、,首批,進行,“,211,工程,”,建設(shè),的,全國,重點,
大學(xué)
搜素引擎模式分詞結(jié)果:北京,郵電,電大,大學(xué),北京郵電大學(xué),是,教育,教育部,直屬,、,工業(yè),和,信息,信息化,部,共建,、,首批,進行,
“,211,工程,”,建設(shè),的,全國,重點,大學(xué)

分析上述代碼得到的結(jié)果，我們看出全模式分詞是將文本當中所有的詞都提取出來，提詞的窗口是允許重疊和包含的，詞語當中的字眼可以出現(xiàn)多次，但是這種分詞模式有可能會出現(xiàn)歧義；精確模式分詞是將文本精確地分隔開，成詞較長的優(yōu)先，不存在成詞窗口的重疊與重復(fù)的情況，這種分詞模式出現(xiàn)歧義的概率比較小，但是有可能會出現(xiàn)分詞窗口過大，某些重點詞不會單獨出現(xiàn)在結(jié)果當中的情況。綜上所述，這兩種模式的分詞適用于不同的情景，應(yīng)當酌情選擇。

值得一提的是，這個例子當中的“工業(yè)和信息化部”也應(yīng)當是一個獨立的名詞，但是這三種分詞方法當中都沒有出現(xiàn)這個詞語，這就需要人工添加詞庫來實現(xiàn)，放在下一部分。

再對文本當中可能出現(xiàn)的歧義情況進行嘗試：

text2='南京市長江大橋是一座大橋'
try_words=jieba.cut(text2,cut_all=True)
print ('全模式分詞結(jié)果:'+','.join(try_words))
try_words=jieba.cut(text2,cut_all=False)
print ('精確模式分詞結(jié)果:'+','.join(try_words))
try_words=jieba.cut_for_search(text2)
print ('搜索引擎模式分詞結(jié)果:'+','.join(try_words))

這個例子當中的文本為“南京市長江大橋是一座大橋”，我們希望提取出來的分詞結(jié)果應(yīng)當為：“南京市長江大橋”，或者說，最次也應(yīng)該是“南京市”和“長江大橋”兩個詞語，上述代碼的運行結(jié)果為：

全模式分詞結(jié)果:南京,南京市,京市,市長,長江,長江大橋,大橋,是,一座,大橋
精確模式分詞結(jié)果:南京市,長江大橋,是,一座,大橋
搜索引擎模式分詞結(jié)果:南京,京市,南京市,長江,大橋,長江大橋,是,一座,大橋

分析結(jié)果：三種模式當中都沒有出現(xiàn)我們的最佳預(yù)期(南京市長江大橋)，反而在全模式和搜索引擎模式下的分詞結(jié)果當中出現(xiàn)了歧義詞(市長、京市)，這跟我們的語境顯然是無關(guān)的，這也恰好反映了全模式和搜索引擎模式分詞的一個缺陷，也就是容易出現(xiàn)與語境無關(guān)的歧義詞，而精確模式出現(xiàn)的比較少。

至于為什么會出現(xiàn)上述情況，我在查閱相關(guān)資料之后，認為原因如下：

中文分詞的方法大致可以分為三類：

基于字典、詞庫匹配的分詞方法；基于詞頻度統(tǒng)計的分詞方法和基于知識理解的分詞方法(另外還有逐詞遍歷法，但是因為不論文本有多么短，詞庫多么大都要逐詞遍歷一遍，效率過低，所以說大部分情況不予采用)。一般的中文分詞模塊使用基于字典、詞庫的分詞方法，全模式使用的策略為(設(shè)詞典中最長詞的長度為n)：從字段的第一個字符開始，向后讀取1,2,...n個字符，并且到詞典當中去對應(yīng)，如果能對應(yīng)上，就將其取出來，這樣就可以達到將所有可以成詞的字段提取出來(并且有重復(fù)部分)的目的；而相應(yīng)的，精確模式的分詞策略則可能是盡可能將取詞窗口擴大，也就是在可能含有重復(fù)的長度從1到n的這些詞中，取最長的一個輸出。

(上述的“原因”只是我在使用分詞模塊的各個模式時的一點個人看法，不一定正確，對于項目也沒有什么影響，畢竟我也沒有去專門研究過源碼。。。)

4.jieba分詞添加自定義的詞典

中文分詞常常用于許多特定的語境，相應(yīng)的也就需要添加一些特定語境下的詞典，比如上一部分的“南京市長江大橋”就屬于“地標建筑”之類的詞典，如果分詞將其分為“南京市”和“長江大橋”就有可能不能完全反映出原文本的重點(畢竟南京市的東西很多，長江大橋也不止南京市有)，這種時候我們就需要添加自定義的詞典來提高分詞的質(zhì)量。

jieba.add_word('工業(yè)和信息化部')

使用jieba模塊的add_word()方法即可對其加入新的詞，插入之后的分詞結(jié)果如下：

全模式分詞結(jié)果:北京,北京郵電,北京郵電大學(xué),郵電,郵電大學(xué),電大,大學(xué),是,教育,教育部,直屬,,,工業(yè),工業(yè)和信息化部,信息,
信息化,部,共建,,,首批,進行,,211,工程,,,建設(shè),的,全國,
重點,大學(xué)
精確模式分詞結(jié)果:北京郵電大學(xué),是,教育部,直屬,、,工業(yè)和信息化部,共建,、,首批,進行,“,211,工程,”,建設(shè),的,全國,重點,
大學(xué)
搜素引擎模式分詞結(jié)果:北京,郵電,電大,大學(xué),北京郵電大學(xué),是,教育,教育部,直屬,、,工業(yè),信息,信息化,工業(yè)和信息化部,共建,、
,首批,進行“,211,工程,”,建設(shè),的,全國,重點,大學(xué)
全模式分詞結(jié)果:南京,南京市,南京市長江大橋,京市,市長,長江,長江大橋,大橋,是,一座,大橋
精確模式分詞結(jié)果:南京市長江大橋,是,一座,大橋
搜索引擎模式分詞結(jié)果:南京,京市,市長,長江,大橋,南京市,南京市長江大橋,是,一座,大橋

主要的改變在于全模式和搜索引擎模式直接加入了這個詞，而精確模式則是將新加詞的子集詞(姑且這么稱呼)取代了，這也符合上一部分的假設(shè)。

看完上述內(nèi)容，你們掌握Python中jieba分詞是什么的方法了嗎？如果還想學(xué)到更多技能或想了解更多相關(guān)內(nèi)容，歡迎關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)行業(yè)資訊頻道，感謝各位的閱讀！

當前名稱：Python中jieba分詞是什么
文章轉(zhuǎn)載：http://bm7419.com/article40/iposho.html

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