ieba库实现词性标注及小说人物角色抽取

Jieba库实现词性标注及小说人物角色抽取

原创： HR和Python 大邓和他的Python 今天

公众号: 小叶叶学Python

4年人力资源从业经验，情报学硕士，主要内容涵盖python、数据分析和人力资源相关内容

本文运用自然语言处理技术，对中文小说《神雕侠侣》人物角色进行抽取，为使用通过社会网络分析法对人物关系进行分析奠定基础，使文学研究者、社会学家和普通读者对小说人物关系和背景有更全面的认识

自然语言处理技术

自然语言处理（NLP）是一门融语言学、计算机科学、数学于一体的科学。国外学者于20世纪40年代末至50年代初开始NLP相关的研究，近年来，随着人工智能和计算机技术的发展，自然语言处理（NLP）已经成为一个重要的人工智能发展方向，目前已广泛的应用于机器翻译、问答系统、文本分类、信息检索、自动文本摘要等领域。中文的自然语言处理相对于英文还是有诸多差异的，英文是以空格来区分词语，每一个单词即是一个词语，而中文则是以字为字符单位，以词语来表达意思，而且存在一词多义、多词一义等情况，所以相对于英文来说，中文的自然语言处理更为艰难。分词、词性标注、句法分析是中文自然语言处理的三大基本任务，本文主要应用分词、词性标注两类处理技术。

jieba库基本介绍

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分词的原理

Jieba分词依靠中文词库 利用一个中文词库，确定汉字之间的关联概率 汉字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库的优点

支持三种分词模式：

精确模式，试图将句子最精确地切开，适合文本分析；

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；

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。

安装jieba：

命令行安装方法

pip3 install jieba

jupyter notebook中的安装方法

!pip3 install jieba

!pip3 install jieba

Requirement already satisfied: jieba in d:\ancanda3\lib\site-packages (0.39)

jieba库常用函数

分词

代码功能

jieba.cut(s)精确模式，返回一个可迭代的数据类型

jieba.cut(s，cut_all=True)全模式，输出文本s中所有可能单词

jieba.cut_for_search(s)搜索引擎模式，适合搜索建立索引的分词

jieba.lcut(s)精确模式，返回一个列表类型，常用

jieba.lcut(s，cut_all=True)全模式，返回一个列表类型，常用

jieba.lcut_for_search(s)搜索引擎模式，返回一个列表类型，常用

jieba.add_word(w)向词典中增加新词

词性标注

Jieba0.39版本提供55种词性标注，部分符号及含义如表1所示。由表1可知，人名被标注为nr,因此对小说进行分词和词性标注后的文本进行进一步提取，提取出词性为nr的词作为人物角色名称，即可构建角色列表。

import jieba

text = '我来到北京清华大学'

wordlist = jieba.lcut(text)

wordlist

Building prefix dict from the default dictionary ...

Dumping model to file cache C:\Users\z\AppData\Local\Temp\jieba.cache

Loading model cost 1.717 seconds.

Prefix dict has been built succesfully.

['我', '来到', '北京', '清华大学']

jieba分词的简单应用

使用 jieba 分词对一个文本进行分词，统计长度大于2，出现次数最多的词语，这里以《神雕侠侣》为例

import jieba

txt = open("神雕侠侣-网络版.txt","r",encoding="utf-8").read()

words = jieba.lcut(txt) # 使用精确模式对文本进行分词

counts = {} # 通过键值对的形式存储词语及其出现的次数

for word in words:

if len(word) == 1: # 单个词语不计算在内

continue

else:

counts[word] = counts.get(word, 0) + 1# 遍历所有词语，每出现一次其对应的值加 1

items = list(counts.items())

items.sort(key=lambda x: x[1], reverse=True) # 根据词语出现的次数进行从大到小排序

for i in range(len(items)):

word, count = items[i]

print("{0:<5}{1:>5}".format(word, count))

从小说中抽取出现的人名及次数

词性标注

Jieba0.39版本提供55种词性标注，部分符号及含义如表1所示。由表1可知，人名被标注为nr,因此对小说进行分词和词性标注后的文本进行进一步提取，提取出词性为nr的词作为人物角色名称，即可构建角色列表。

import jieba.posseg as psg

sent='中文分词是文本处理不可或缺的一步！'

seg_list=psg.cut(sent)

for w in seg_list:

if w.flag == "n":

print(w.flag)

Building prefix dict from the default dictionary ...

Loading model from cache C:\Users\z\AppData\Local\Temp\jieba.cache

Loading model cost 1.535 seconds.

Prefix dict has been built succesfully.

n

n

jieba词性标注的简单应用

使用 jieba 分词对一个文本进行分词及词性标注，统计词性为nr，出现次数最多的词语，这里以《神雕侠侣》为例

import jieba

import jieba.posseg as psg

txt = open("神雕侠侣-网络版.txt","r",encoding="utf-8").read()

words = psg.cut(txt) # 使用精确模式对文本进行分词

counts = {} # 通过键值对的形式存储词语及其出现的次数

for word in words:

if len(word.word) == 1: # 单个词语不计算在内

continue

else:

if word.flag == "nr": # 仅统计词性为nr的词语

counts[word] = counts.get(word, 0) + 1# 遍历所有词语，每出现一次其对应的值加 1

items = list(counts.items())

items.sort(key=lambda x: x[1], reverse=True) # 根据词语出现的次数进行从大到小排序

fi = open("人物角色提取.txt","w",encoding="utf-8")

for i in range(len(items)):

word,pos = items[i][0]

count = items[i][1]

a = word + ","+ str(count)

fi.write(a + "\n")

fi.close()

提取后的文件内容如下图所示