jieba分词原理
jieba库用法(一)
jieba库用法(一)jieba库的用法jieba库是一款常用的中文分词工具，可以将文本按照词语进行切分，帮助开发者进行中文文本处理。
本文介绍了jieba库的几个常用用法。
安装jieba库使用pip命令可以很方便地安装jieba库：pip install jieba安装完成后，即可在Python中使用jieba库的功能。
分词功能jieba库最主要的功能就是对中文文本进行分词，将文本切分成一个个独立的词语。
可以通过以下代码实现分词功能：import jiebasentence = "这是一段中文文本"words = (sentence)for word in words:print(word)上述代码中，首先导入jieba库，然后定义一个中文文本sentence。
通过调用jieba的cut()函数对文本进行分词，返回一个可迭代的词语列表。
最后通过for循环逐个输出分词结果。
分词模式jieba提供了不同的分词模式，可以根据需要进行选择。
精确模式精确模式是默认的分词模式，试图将句子最精确地切分成词语。
可以使用()函数的默认参数来实现。
import jiebasentence = "我来到北京清华大学"words = (sentence)print("/ ".join(words))上述代码中，使用了精确模式对句子进行分词，并将切分结果使用"/ "连接成字符串输出。
全模式全模式会对句子中所有可能的词语进行切分，速度非常快，但可能会产生一些冗余的词语。
可以使用()函数的cut_all参数设为True 来启用全模式。
import jiebasentence = "我来到北京清华大学"words = (sentence, cut_all=True)print("/ ".join(words))上述代码中，通过将cut_all参数设为True，启用了全模式。
python中jieba的用法
python中jieba的用法Python中的jieba是一个中文分词库，可以将中文文本分割成一个一个的词语，方便进行文本处理和分析。
jieba的使用非常简单，只需要安装jieba库并导入即可。
安装jieba库在命令行中输入以下命令即可安装jieba库：pip install jieba分词示例下面是一个简单的分词示例：import jiebatext = "我爱自然语言处理"words = jieba.cut(text)print("/".join(words))输出结果为：我/爱/自然语言处理可以看到，jieba将文本分割成了三个词语，并用“/”将它们连接起来。
分词参数jieba的cut函数有一些可选参数，可以用于控制分词的行为。
下面是一些常用的参数：- cut_all：是否采用全模式分词，默认为False，表示采用精确模式分词。
- HMM：是否使用隐马尔可夫模型，默认为True。
- user_dict：自定义词典文件路径，可以加入一些特定的词语。
下面是一个使用参数的示例：import jiebatext = "我爱自然语言处理"words = jieba.cut(text, cut_all=True)print("/".join(words))输出结果为：我/爱/自然/自然语言/语言/处理可以看到，使用全模式分词后，jieba将文本分割成了更多的词语。
自定义词典jieba可以使用自定义词典来增加一些特定的词语。
自定义词典是一个文本文件，每行包含一个词语和它的词频，用空格隔开。
下面是一个自定义词典文件的示例：自然语言处理 100中文分词 50可以看到，每行包含一个词语和它的词频，用空格隔开。
使用自定义词典的示例：import jiebajieba.load_userdict("user_dict.txt")text = "我爱自然语言处理"words = jieba.cut(text)print("/".join(words))输出结果为：我/爱/自然语言处理可以看到，使用自定义词典后，jieba将“自然语言处理”作为一个词语进行了分割。
python结巴（jieba）分词
python结巴（jieba）分词 python结巴(jieba)分词⼀、特点1、⽀持三种分词模式： (1)精确模式：试图将句⼦最精确的切开，适合⽂本分析。
(2)全模式：把句⼦中所有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。
(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。
2、⽀持繁体分词3、⽀持⾃定义词典⼆、实现结巴分词的实现原理主要有⼀下三点：(1)基于Trie树结构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)。
(2)采⽤了动态规划查找最⼤概率路径, 找出基于词频的最⼤切分组合。
(3)对于未登录词，采⽤了基于汉字成词能⼒的HMM模型，使⽤了Viterbi算法。
三、应⽤我们来演⽰⼀下结巴分词的主要功能1、分词1 #-*- coding:utf-8 -*-234 import jieba5678 '''9 cut⽅法有两个参数10 1)第⼀个参数是我们想分词的字符串11 2)第⼆个参数cut_all是⽤来控制是否采⽤全模式12 '''1314 #全模式15 word_list = jieba.cut("今天天⽓真好。
亲爱的，我们去远⾜吧！",cut_all=True)16 print "全模式：","|".join(word_list)17 #精确模式 , 默认就是精确模式18 word_list = jieba.cut("今天天⽓真好。
亲爱的，我们去远⾜吧！",cut_all=False)19 print "精确模式：","|".join(word_list)20 #搜索引擎模式21 word_list = jieba.cut_for_search("今天天⽓真好。
jieba用法及总结
jieba用法及总结
jieba是一种中文分词工具，它可以帮助用户将中文文本进行
分词处理，将连续的中文字符序列切分成具有语义的词语。
使用
jieba分词的基本步骤包括导入jieba库、初始化分词器、调用分
词函数对文本进行分词处理，最后得到分词结果。
具体来说，使用jieba分词的步骤如下：
1. 导入jieba库，在Python中，可以使用import jieba语句
导入jieba库。
2. 初始化分词器，使用jieba库的初始化函数进行初始化，例
如jieba.initialize()。
3. 调用分词函数，使用jieba库的分词函数对文本进行分词处理，例如jieba.cut()。
4. 获取分词结果，对分词函数的输出进行处理，获取分词结果。
总结来说，jieba是一种方便实用的中文分词工具，通过简单
的几个步骤即可对中文文本进行分词处理，得到有用的语义信息。
使用jieba分词可以帮助用户进行中文文本处理、信息检索、自然语言处理等任务。
结巴分词详细讲解
结巴分词详细讲解特点⽀持三种分词模式：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；精确模式，试图将句⼦最精确地切开，适合⽂本分析；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。
⽀持繁体分词⽀持⾃定义词典MIT 授权协议算法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)采⽤了动态规划查找最⼤概率路径, 找出基于词频的最⼤切分组合对于未登录词，采⽤了基于汉字成词能⼒的 HMM 模型，使⽤了 Viterbi 算法主要功能1. 分词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-8jieba.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 listjieba.Tokenizer(dictionary=DEFAULT_DICT)新建⾃定义分词器，可⽤于同时使⽤不同词典。
jieba.dt为默认分词器，所有全局分词相关函数都是该分词器的映射import jiebaseg_list = jieba.cut("我来到北京清华⼤学", cut_all=True)#print ("Full Mode: " + "/ ".join(seg_list))#全模式seg_list = jieba.cut("我来到北京清华⼤学", cut_all=False)print("Default Mode: " + "/ ".join(seg_list))#精确模式seg_list = jieba.cut("他来到了⽹易杭研⼤厦")#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，后在⽇本京都⼤学深造")#搜索引擎模式print(", ".join(seg_list))【全模式】Full Mode: 我/ 来到/ 北京/ 清华/ 清华⼤学/ 华⼤/ ⼤学【精确模式】Default Mode: 我/ 来到/ 北京/ 清华⼤学【新词模式】他, 来到, 了, ⽹易, 杭研, ⼤厦注：(此处，“杭研”并没有在词典中，但是也被Viterbi算法识别出来了)【搜索引擎模式】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, ⽇本, 京都, ⼤学, ⽇本京都⼤学, 深造2. 添加⾃定义词典载⼊词典开发者可以指定⾃⼰⾃定义的词典，以便包含 jieba 词库⾥没有的词。
6.5-模块5-jieba库的使用v2
Python语言程序设计模块5: jieba 库的使用嵩天北京理工大学jieba库基本介绍CC BY-NC-SA 4.0 嵩天jieba库概述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jieba库的安装(cmd命令行) pip install jiebajieba分词的原理jieba 分词依靠中文词库PY01B30 贯综-利用一个中文词库，确定中文字符之间的关联概率-中文字符间概率大的组成词组，形成分词结果-除了分词，用户还可以添加自定义的词组jieba库使用说明CC BY-NC-SA 4.0 嵩天jieba分词的三种模式精确模式、全模式、搜索引擎模式-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，对长词再次切分函数描述jieba.lcut(s)精确模式，返回一个列表类型的分词结果>>>jieba.lcut("中国是一个伟大的国家")['中国', '是', '一个', '伟大', '的', '国家']jieba.lcut(s, cut_all=True)全模式，返回一个列表类型的分词结果，存在冗余>>>jieba.lcut("中国是一个伟大的国家",cut_all=True) ['中国', '国是', '一个', '伟大', '的', '国家']函数描述jieba.lcut_for_search(s)搜索引擎模式，返回一个列表类型的分词结果，存在冗余>>>jieba.lcut_for_search(“中华人民共和国是伟大的") ['中华', '华人', '人民', '共和', '共和国', '中华人民共和国', '是', '伟大', '的']jieba.add_word(w)向分词词典增加新词w>>>jieba.add_word("蟒蛇语言")jieba分词要点jieba.lcut(s)。
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分词介绍
Jieba分词介绍概述是⼀款⾮常流⾏中⽂开源分词包，具有⾼性能、准确率、可扩展性等特点，⽬前主要⽀持python，其它语⾔也有相关版本，好像维护不是很实时。
分词功能介绍这⾥只介绍他的主要功能:分词，他还提供了关键词抽取的功能。
精确模式默认模式。
句⼦精确地切开，每个字符只会出席在⼀个词中，适合⽂本分析；Print "/".join(jieba.cut("我来到北京清华⼤学"))我/来到/北京/清华⼤学全模式把句⼦中所有词都扫描出来, 速度⾮常快，有可能⼀个字同时分在多个词print "/".join(jieba.cut("我来到北京清华⼤学", cut_all=True))我/来到/北京/清华/清华⼤学/华⼤/⼤学搜索引擎模式在精确模式的基础上，对长度⼤于2的词再次切分，召回当中长度为2或者3的词，从⽽提⾼召回率，常⽤于搜索引擎。
print "/".join(jieba.cut_for_search("⼩明硕⼠毕业于中国科学院计算所，后在⽇本京都⼤学深造"))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/⽇本/京都/⼤学/⽇本京都⼤学/深造词性分词只⽀持精确模式分词，同时给出词的词性for w, f in pseg.cut("我叫李⼩明, 我来到北京清华⼤学"):print u"{}_{}".format(w, f),我_r 叫_v 李⼩明_nr ,_x _x 我_r 来到_v 北京_ns 清华⼤学_nt新词发现Jieba默认会对连续的单个字符使⽤HMM进⾏新词识别print "/".join(jieba.cut("我是李华，我来到北京清华⼤学"))print "/".join(jieba.cut("我是李华，我来到北京清华⼤学", HMM=False))我|是|李华|，|我|来到|北京|清华⼤学我|是|李|华|，|我|来到|北京|清华⼤学⾃定义词表个⼈认为，⾃定义词表是结巴最⼤的优势，提⾼准确率，⽅便后续扩展，常见模型分词做不到这点。
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jieba分词原理
jieba分词是一种基于统计和规则的中文分词工具。
它采用了基于前缀词典实现高效词图扫描的方法，同时利用了HMM模型进行未登录词识别，并通过了Viterbi算法实现中文分词。
jieba分词的算法步骤如下：
1. 构建前缀词典：jieba首先会生成一个前缀词典，将词库中的词按照字的前缀进行切分。
这可以大幅提高后续词图扫描的效率。
2. 生成词图：将待分词的文本转化为有向无环图（DAG），其中每个节点都代表了具体的片段。
这个图的目的是为了在后续步骤中进行词的组合。
3. 动态规划引擎：jieba使用了动态规划算法（Viterbi算法）来对词图进行路径搜索，找出最有可能的词组合。
这个算法同时也考虑了词的概率和语义等因素。
4. HMM模型：为了识别未登录词，jieba还采用了隐马尔可夫模型（HMM）进行标注。
它通过训练大量的中文语料库，学习词的出现概率和词性等信息，从而提高分词的准确性和鲁棒性。
5. 词性标注和歧义处理：jieba还可以对分词结果进行词性标注和歧义处理。
它可以根据具体需求，将分词结果进一步细分为名词、动词、形容词等不同的词性，并通过上下文信息来消
除歧义。
总的来说，jieba分词利用前缀词典、词图、动态规划引擎和HMM模型等技术手段，实现了高效、准确的中文分词。
它在许多中文文本处理任务中都被广泛应用，如信息检索、自然语言处理等。