jieba模块的分词方法
自然语言处理之jieba分词
⾃然语⾔处理之jieba分词在所有⼈类语⾔中，⼀句话、⼀段⽂本、⼀篇⽂章都是有⼀个个的词组成的。
词是包含独⽴意义的最⼩⽂本单元，将长⽂本拆分成单个独⽴的词汇的过程叫做分词。
分词之后，⽂本原本的语义将被拆分到在更加精细化的各个独⽴词汇中，词汇的结构⽐长⽂本简单，对于计算机⽽⾔，更容易理解和分析，所以，分词往往是⾃然语⾔处理的第⼀步。
对于英⽂⽂本，句⼦中的词汇可以通过空格很容易得进⾏划分，但是在我们中⽂中则不然，没有明显的划分标志，所以需要通过专门的⽅法（算法）进⾏分词。
在Python中，有多种库实现了各种⽅法⽀持中⽂分词，例如：jieba、hanlp、pkuseg等。
在本篇中，先来说说jieba分词。
1 四种模式分词（1）精确模式：试图将句⼦最精确地切开，适合⽂本分析。
精确分词模式对应的⽅法是jieba.cut，该⽅法接受四个输⼊参数: 需要分词的字符串；cut_all 参数⽤来控制是否采⽤全模式，值为False时表⽰采⽤精确分词模式；HMM 参数⽤来控制是否使⽤ HMM 模型。
（2）全模式：把句⼦中所有的可以成词的词语都扫描出来，速度⾮常快，但是不能解决歧义。
全模式同样是调⽤jieba.cut⽅法实现，不过cut_all参数值设置为True。
（3）搜索引擎模式：在精确模式的基础上，对长词再词切分，提⾼召回率，适合⽤于搜索引擎分词。
搜索引擎模式对应的⽅法是jieba.cut_for_search。
该⽅法接受两个参数：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。
注意，待分词的字符串可以是 unicode 或 UTF-8 字符串、GBK 字符串。
注意：不建议直接输⼊ GBK 字符串，可能⽆法预料地错误解码成 UTF-8。
另外，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)，或者⽤jieba.lcut 以及 jieba.lcut_for_search 直接返回 list。
jieba分词归纳总结
jieba分词归纳总结
⼀、jieba介绍
jieba是NLP中常⽤的中⽂分词库
⼆、词库
1、默认词库
jieba 默认有349046个词,然后每⾏的含义是： 词词频词性
⾸先来看看jieba分词每次启动时，做了件什么事情，它做了2件事情：
1. 加载结巴⾃⾝的默认词库
2. 将默认词库模型加载到本机缓存，之后每次都从本地缓存中去加载默认词库缓存⽂件： jieba.cache
使⽤add_word(word, freq=None, tag=None)和del_word(word)可在程序中动态修改词典。
使⽤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。
2、⾃定义词库
jieba.load_userdict(config.keywords_path)
三、词性标注
词性（词类）是词汇中剧本的语法属性，⽽词性标注是在给定句⼦中判定每个词的语法范畴，确定它的词性并加以标注的过程。
参考。
jieba库的原理
jieba库的原理
jieba库是一款中文文本分词库，采用了基于前缀词典和动态规划算法的分词方法。
该库可用于中文文本的分词、关键词提取、词性标注等任务。
jieba库的原理主要有以下几个方面：
1. 前缀词典
jieba库采用了基于前缀词典的分词方法。
前缀词典是一个包含了所有中文单词的列表，每个单词都有一个或多个前缀。
例如，“中国”这个词的前缀可以是“中”、“中国”等。
在分词时，首先需要对中文文本进行分词，得到一个单词列表。
然后按照前缀词典中的单词顺序，从前往后匹配单词，直到找到匹配的单词为止。
如果找不到匹配的单词，则将当前单词与下一个单词合并，继续匹配，直到匹配成功或者无法匹配为止。
2. 动态规划算法
在基于前缀词典的分词方法中，如果匹配失败，则需要进行回溯。
jieba库采用了动态规划算法来避免回溯，提高分词速度。
动态规划算法是一种将问题分解成子问题并重复利用已经求解过的子问题结
果的算法。
在jieba库中，将文本划分成多个子问题，每个子问题的解决依赖于前面子问题的结果，并且已经求解过的子问题结果可以被重复利用。
3. HMM模型
jieba库还采用了隐马尔可夫模型（HMM）来进行词性标注。
HMM
模型是一种统计模型，可以根据给定的序列，推断出隐藏的状态序列。
在jieba库中，将文本划分成多个子问题，每个子问题都对应一个状态。
然后使用HMM模型来根据子问题的状态序列，对文本进行词性标注。
总之，jieba库的原理是将中文文本分解成多个子问题，使用前缀词典、动态规划算法和HMM模型来进行分词、关键词提取和词性标注等任务。
python中import jieba 注释
Python 是一种简单易学，功能强大的编程语言，被广泛应用于数据分析、人工智能、网络爬虫等领域。
在 Python 中，jieba 是一个强大的中文分词工具，可以帮助我们对中文文本进行分词处理，是自然语言处理中常用的工具之一。
1. jieba 的安装和导入在使用 jieba 进行中文分词之前，首先要进行安装。
可以使用 pip 命令来进行安装，命令如下：```pip install jieba```安装完成后，就可以在 Python 中通过 import 命令导入 jieba 模块了：```import jieba```2. jieba 中文分词的基本用法导入 jieba 模块后，就可以开始使用 jieba 进行中文分词了。
jieba 提供了两种模式的分词：精确模式和全模式。
精确模式是将文本精确地切分，适合文本分析时使用。
```seg_list = jieba.cut("我来到北京清华大学", cut_all=False)print("精确模式: " + "/ ".join(seg_list))```全模式是将文本中所有可能的词语都扫描出来，并以列表的形式返回，适合搜索引擎对文本进行切分。
```seg_list = jieba.cut("我来到北京清华大学", cut_all=True)print("全模式: " + "/ ".join(seg_list))```3. jieba 中文分词的高级用法除了基本的分词功能外，jieba 还提供了许多高级的功能，如添加自定义词典、关键词提取、词性标注等。
添加自定义词典可以帮助 jieba 更好地识别特定领域的词汇，提高分词的准确性。
```jieba.load_userdict("userdict.txt")```关键词提取可以帮助我们从文本中抽取出一些关键词，常用于文本摘要、关键词标注等场景。
python使用jieba实现中文文档分词和去停用词
python使⽤jieba实现中⽂⽂档分词和去停⽤词分词⼯具的选择： 现在对于中⽂分词，分词⼯具有很多种，⽐如说：jieba分词、thulac、SnowNLP等。
在这篇⽂档中，笔者使⽤的jieba分词，并且基于python3环境，选择jieba分词的理由是其⽐较简单易学，容易上⼿，并且分词效果还很不错。
分词前的准备：待分词的中⽂⽂档存放分词之后的结果⽂档中⽂停⽤词⽂档（⽤于去停⽤词，在⽹上可以找到很多）分词之后的结果呈现：去停⽤词和分词前的中⽂⽂档去停⽤词和分词之后的结果⽂档分词和去停⽤词代码实现：1import jieba23# 创建停⽤词列表4def stopwordslist():5 stopwords = [line.strip() for line in open('chinsesstoptxt.txt',encoding='UTF-8').readlines()]6return stopwords78# 对句⼦进⾏中⽂分词9def seg_depart(sentence):10# 对⽂档中的每⼀⾏进⾏中⽂分词11print("正在分词")12 sentence_depart = jieba.cut(sentence.strip())13# 创建⼀个停⽤词列表14 stopwords = stopwordslist()15# 输出结果为outstr16 outstr = ''17# 去停⽤词18for word in sentence_depart:19if word not in stopwords:20if word != '\t':21 outstr += word22 outstr += ""23return outstr2425# 给出⽂档路径26 filename = "Init.txt"27 outfilename = "out.txt"28 inputs = open(filename, 'r', encoding='UTF-8')29 outputs = open(outfilename, 'w', encoding='UTF-8') 3031# 将输出结果写⼊ou.txt中32for line in inputs:33 line_seg = seg_depart(line)34 outputs.write(line_seg + '\n')35print("-------------------正在分词和去停⽤词-----------")36 outputs.close()37 inputs.close()38print("删除停⽤词和分词成功！！！")。
jieba分词的公式
jieba分词的公式
jieba分词的公式主要包括基于词频统计的分词原则和关键词提取方法。
基于词频统计的分词原则是jieba分词的核心，它采用词频统计计算得分最高者，为最终分词结果。
具体计算公式如下：
输入文本：S，词典总词频：N（常量），单个词语的词频：P（A）
1）S = A+B+C+D 分词概率：p1= P（A）P（B）P（C）P（D）/NNNN 2）S = A +BC+D 分词概率：p2= P（A）P（BC）P（D）/NNN
字典新增词语时，词频设置基于此公式即可。
另外，jieba分词还提供了两种关键词提取方法，分别基于TF-IDF算法和TextRank算法。
基于TF-IDF算法的关键词提取是jieba分词中常用的方法之一，其计算公式为：TF-IDF = TF IDF。
其中，TF（term frequency，词频）表示某个给定的词语在该文件中出现的次数，IDF（inverse document frequency，逆
文件频率）表示如果包含词条的文件越少，则说明词条具有很好的类别区分能力。
以上是jieba分词的公式，仅供参考，如需获取更多信息，建议咨询专业的技术人员。
Jieba分词词性标注以及词性说明
Jieba分词词性标注以及词性说明分词实例import jiebaimport jieba.analyseimport jieba.possegdef dosegment_al(sentence):"""带词性标注，对句⼦进⾏分词，不排除停词等"""sentence_seged = jieba.posseg.cut(sentence.strip())outStr = ''for x in setence_seged:outStr += "{}/{}".format(x.world,x.flag)return outStr词性标注表test test1test2ag形语素形容词性语素。
形容词代码为 a，语素代码ｇ前⾯置以A。
a形容词取英语形容词 adjective的第1个字母。
ad副形词直接作状语的形容词。
形容词代码 a和副词代码d并在⼀起。
an名形词具有名词功能的形容词。
形容词代码 a和名词代码n并在⼀起。
b区别词取汉字“别”的声母。
c连词取英语连词 conjunction的第1个字母。
dg副语素副词性语素。
副词代码为 d，语素代码ｇ前⾯置以D。
d副词取 adverb的第2个字母，因其第1个字母已⽤于形容词。
e叹词取英语叹词 exclamation的第1个字母。
f⽅位词取汉字“⽅”g语素绝⼤多数语素都能作为合成词的“词根”，取汉字“根”的声母。
h前接成分取英语 head的第1个字母。
i成语取英语成语 idiom的第1个字母。
j简称略语取汉字“简”的声母。
k后接成分l习⽤语习⽤语尚未成为成语，有点“临时性”，取“临”的声母。
m数词取英语 numeral的第3个字母，n，u已有他⽤。
Ng名语素名词性语素。
名词代码为 n，语素代码ｇ前⾯置以N。
n名词取英语名词 noun的第1个字母。
nr⼈名名词代码 n和“⼈(ren)”的声母并在⼀起。
jieba分词库介绍-关键字提取
jieba分词库介绍-关键字提取jieba介绍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，最简单只需掌握⼀个函数之前疫情监控系统的词云图制作过程中的分词技术就是⽤jieba实现的，效果图如下：安装⽅式直接cmd命令⾏进⾏pip安装 pip install jiebajieba分词的三种模式精确模式：把⽂本精确的切分开，不存在冗余单词全模式：把⽂本中所有可能的词语都扫描出来，有冗余搜索引擎模式：在精确模式基础上，对长词再次切分jieba库常⽤函数jieba分词实例先看⼀个简单的例⼦：将下⾯这句话进⾏分词：⽯家庄铁道⼤学是⼀个⾮常好的⼤学，这⾥的⼀切都是美好的分词效果如下：但是可见“⼤学”这个词没有被分出来是什么原因呢？其实这⾥是因为设置了⼀个词语停⽤表，关键词对⽐过程中如果有停⽤表中的词可以删除不显⽰，分词结果我是⽤关键词权重前6名的词⽤-连接起来输出。
停⽤表可以⾃⼰设置代码实现1import jieba2import jieba.analyse34#第⼀步：分词，这⾥使⽤结巴分词全模式5 text = '''⽯家庄铁道⼤学是⼀个⾮常⾮常好的⼤学，这⾥的⼀切都是美好的'''6 fenci_text = jieba.cut(text)7#print(fenci_text)89#第⼆步：去停⽤词10#这⾥是有⼀个⽂件存放要改的⽂章，⼀个⽂件存放停⽤表，然后和停⽤表⾥的词⽐较，⼀样的就删掉，最后把结果存放在⼀个⽂件中11 stopwords = {}.fromkeys([ line.rstrip() for line in open('D:\learnpath\Python\jieba_cut_text\stop.txt',encoding='UTF-8') ]) #line.rstrip是⽤来跳过换⾏符号的12 final = ""13for word in fenci_text:14if word not in stopwords:15if (word != "。
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jieba模块的分词方法
【实用版3篇】
目录（篇1）
1.介绍 jieba 模块
2.jieba 模块的分词方法概述
3.jieba 模块的分词方法实现
4.jieba 模块的分词方法应用实例
5.总结
正文（篇1）
一、介绍 jieba 模块
jieba 模块是一款中文分词工具，基于前缀词典实现高效的词图扫描，生成有向无环图（DAG），采用动态规划查找最大概率路径，实现分词。
该模块使用 Python 编写，支持 Python 2.7 及以上版本，具有较高的分词准确率和较快的分词速度。
二、jieba 模块的分词方法概述
jieba 模块的分词方法采用了基于词典的分词策略，通过建立一个词典，将中文词汇按照一定的规则进行编码，然后根据这些编码进行分词。
在分词过程中，jieba 模块会根据词典中的词汇和句子的语义信息，选择最可能的分词结果。
三、jieba 模块的分词方法实现
1.词典构建：jieba 模块首先需要构建一个词典，词典中包含了中文词汇的编码信息。
词典的构建方法有多种，如基于统计方法、基于规则方法等。
2.词图扫描：在分词过程中，jieba 模块会根据词典对句子进行词图
扫描，生成有向无环图（DAG）。
词图是一个有向图，其中每个节点表示一个词汇，每条边表示一个词汇出现的概率。
3.最大概率路径查找：jieba 模块采用动态规划方法查找词图中的最大概率路径，从而确定分词结果。
动态规划是一种在数学、计算机科学和经济学领域中使用的，通过把原问题分解为相对简单的子问题的方式求解复杂问题的方法。
四、jieba 模块的分词方法应用实例
以下是一个使用 jieba 模块进行分词的实例：
```python
import jieba
sentence = "我爱自然语言处理技术"
seg_list = jieba.cut(sentence)
print(seg_list)
```
运行上述代码，输出结果为：
```
["我", "爱", "自然语言", "处理", "技术"]
```
五、总结
jieba 模块是一种高效的中文分词工具，采用基于词典的分词策略，具有较高的分词准确率和较快的分词速度。
通过词典构建、词图扫描和最大概率路径查找等方法，实现了对中文句子的高效分词。
目录（篇2）
1.介绍分词的重要性
2.介绍 jieba 模块
3.jieba 模块的分词方法
4.jieba 模块的分词示例
5.jieba 模块的分词应用
正文（篇2）
一、介绍分词的重要性
分词是自然语言处理中一个重要的步骤，它能将连续的文本切分成有独立意义的词汇或短语。
分词的准确性直接影响到后续的自然语言处理任务，如文本分类、情感分析、机器翻译等。
二、介绍 jieba 模块
jieba 是一个中文分词模块，它基于前缀词典实现高效的词图扫描，生成句子中汉字所有可能成词情况所构成的有向无环图（DAG），并采用动态规划查找最大概率路径，切分出最可能的词汇序列。
三、jieba 模块的分词方法
jieba 模块提供了三种分词方法：
1.精确模式：把句子最精确地切开，适合文本分析。
这种模式下，jieba 会尽可能多地将文本分割成精确的词汇。
2.全模式：把句子中所有的可以成词的词语都扫描出来，速度非常快，但是不能解决歧义问题。
这种模式下，jieba 会尽可能多地将文本分割成可以成词的词语，但是不能保证词语的精确性。
3.搜索引擎模式：在精确模式的基础上，对长词再次切分，提高召回率，适合用于搜索引擎分词。
这种模式下，jieba 会在精确模式的基础上，对长词进行再次切分，以提高搜索引擎的召回率。
四、jieba 模块的分词示例
以下是一个使用 jieba 模块进行分词的示例：
```python
import jieba
sentence = "我爱自然语言处理技术"
seg_list = jieba.cut(sentence, mode="精确")
print(seg_list)
```
运行上述代码，输出结果为：[["我", "爱", "自然语言", "处理", "技术"]]
五、jieba 模块的分词应用
jieba 模块在中文自然语言处理中有广泛的应用，如文本分类、情感分析、机器翻译等。
目录（篇3）
1.引言
2.jieba 模块简介
3.jieba 的分词方法
3.1 基于前缀词典的分词方法
3.2 基于词频的分词方法
3.3 基于隐马尔可夫模型的分词方法
4.jieba 模块的分词效果与应用
5.结语
正文（篇3）
一、引言
中文分词是自然语言处理中的一个重要环节，它将连续的文本切分成有意义的词汇序列。
在众多的中文分词工具中，jieba 模块以其高效的分词效果和简洁的使用方法受到广泛关注。
本文将对 jieba 模块的分词方
法进行详细介绍。
二、jieba 模块简介
jieba 模块是一款基于 Python 的中文分词工具，其全称为“结巴分词”。
它支持多种分词算法，具有较高的分词速度和准确率，适用于各种
中文文本处理场景。
三、jieba 的分词方法
1.基于前缀词典的分词方法
jieba 模块采用了一种基于前缀词典的分词方法。
这种方法通过构建一个包含所有可能的前缀词典，利用最大正向匹配和最大逆向匹配等策略，找到最可能的分词结果。
这种方法具有较高的准确率，但速度较慢。
2.基于词频的分词方法
jieba 模块还提供了一种基于词频的分词方法。
这种方法通过对大量已分词的文本进行学习，构建一个词频统计模型，利用该模型进行分词。
这种方法速度较快，但可能因为缺乏上下文信息而导致准确率降低。
3.基于隐马尔可夫模型的分词方法
jieba 模块还支持基于隐马尔可夫模型（HMM）的分词方法。
这种方
法利用 HMM 模型对文本进行建模，通过最大熵原理求解最可能的分词结果。
这种方法在很多情况下能获得较高的准确率，但计算复杂度较高，速度较慢。
四、jieba 模块的分词效果与应用
jieba 模块的分词效果在多数情况下较好，可以满足一般用户的需求。
同时，jieba 模块提供了丰富的参数和配置选项，可以根据实际需求进行调整。
在实际应用中，jieba 模块可以广泛应用于文本挖掘、信息检索、
机器翻译等领域。
五、结语
jieba 模块作为一款实用的中文分词工具，其分词方法多样，具有较高的准确率和速度。