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jieba分词介绍

jieba 分词我觉得是Python中文分词工具中最好用的一个工具包。想要入门自然语言处理,jieba分词有必要好好掌握一下,今天带大家入门一下jieba分词包。 首先简单介绍一下jieba分词的原理,jieba分词采用的是基于统计的分词方法,首先给定大量已经分好词的文本,利用机器学习的方法,学习分词规律,然后保存训练好的模型,从而实现对新的文本的分词jieba分词包含三个主要的类,分别是jiebajieba.analyse, jieba.posseg。 分词 jieba分词基本的方法就是cut,cut_all这个参数的意思是,是否把所有分词的可能都切分出来,False为精确模式,True为全模式,这里情人节,因为情人也是一个词,所以全模式的时候就会把情人也分出来 停用词词典很好理解,就是把不希望jieba分词分出来的词放入到一个叫做停用词词典的文件中,就不会被jieba分词分出来,这个很好理解哈,不多说。

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    中文分词利器-jieba

    jieba jieba,你可以叫它『结巴』,事实上,官方的文档上就是这样介绍的。它是Python最好用的一款中文分词组件之一。 划重点:中文,只对中文有效。 它可以用来做什么呢? 从代码层面,例子中用到了 jieba.cut方法,其中涉及到两个常用的参数,一个是 需要分词的字符串,另一个是 cut_all(这个参数控制的就是是否采用全模式,示例中为True,表示采用)。 其中涉及到一个方法 jieba.cut_for_search,这个方法接受两个参数: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。 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.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。

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    中文分词jieba

    使用 python 的 jieba库可以将中文句子分割成一个一个词语, 在机器学习中,可用于生成中文的词向量。我们可以使用 pip 免费安装 jieba 库。 jieba 有三种分词模式: 精确模式 把文本精确的切分开,不存在冗余的词语。是最常用的模式。 全模式 把文本中所有可能的词语都扫描出来,有冗余。 import jieba #lcut()函数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") #精确模式.第一次调用时会创建初始的分词词库 Building prefix '中华', '华人', '人民', '共和', '共和国', '中华人民共和国', '是', '伟大', '的'] 我们还可以向jieba分词词典加入自定义的词: >>> jieba.add_word , '雨女无瓜'] 也可以删除分词词典中的某个词语: >>> jieba.del_word("雨女无瓜") >>> jieba.lcut("为何带面具?

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    jieba分词代码_怎么下载jieba

    jieba库概述(jieba是优秀的中文分词第三分库) 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,最简单只需要掌握一个函数 jieba __version__ 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 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 函数 描述 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,适合搜索引擎建立索引的分词结果 (s) 搜索引擎模式,返回一个列表类型,建议使用 jieba.add_word(w) 向分词词典中增加新词W jieba.del_word(w) 从分词词典中删除词汇W 使用自定义词典(按照自己定义的分词保存

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    Python实现jieba分词

    Python实现jieba分词 ---- 【今日知图】 替换 r 替换当前字符 R 替换当前行光标后的字符 ---- 0.说在前面1.结巴分词三种模式2.自定义字典3.动态修改字典4.词性标注及关键字提取 words=jieba.cut(test_string) print('jieba默认分词效果') print('/'.join(words)) 加载自定义字典 # 自定义字典 test_string.txt ) print("加载自定义字典后,分词效果") print('/'.join(words)) 以上结果 jieba默认分词效果 医疗卫生/事业/是/强国/安民/的/光荣/事业/,/是/为/实现/中国 words=jieba.cut(test_string) print('jieba默认分词效果') print('/'.join(words)) # 加载自定义字典 jieba.load_userdict 于是得出以下结论: jieba 分词自定义词典只对长词起作用 对如果定义的词比jieba自己分的短,则没有用 那如何解决呢?

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    Python分词模块推荐:jieba中文分词

    ,采用了基于汉字成词能力的HMM模型,使用了Viterbi算法 二、结巴中文分词支持的分词模式 目前结巴分词支持三种分词模式: 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 jieba.cut_for_search方法接受一个参数:需要分词的字符串,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gbk字符串、utf-8字符串或者unicode 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),也可以用list(jieba.cut "结巴中文分词模块是一个非常好的Python分词组件" tags = jieba.analyse.extract_tags(text,2) print "关键词抽取:","/".join( tags) 关键词抽取: 分词/Python #coding:utf-8 import jieba import jieba.posseg print "Full Mode:",

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    中文分词工具——jieba

    在此介绍中文分词工具jieba,其特点为: 社区活跃、目前github上有19670的star数目 功能丰富,支持关键词提取、词性标注等 多语言支持(Python、C++、Go、R等) 使用简单 Jieba 若将词看成节点,词与词之间的分词符看成边,则一种分词方案对应着从第一个字到最后一个字的一条分词路径,形成全部可能分词结果的有向无环图。下面是“买水果然后来世园会”的分词图示。 nlp_py3 pip install jieba jieba的三种分词模式 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。 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 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 jieba.lcut 以及 jieba.lcut_for_search 直接返回 list 执行示例: 2.添加自定义词典 开发者可以指定自己自定义的词典

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    工具 | jieba分词快速入门

    jieba "结巴"中文分词:做最好的Python中文分词组件 "Jieba" Feature 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 : 1) 第一个参数为需要分词的字符串 2)cut_all参数用来控制是否采用全模式 jieba.cut_for_search方法接受一个参数:需要分词的字符串,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gbk字符串、utf-8字符串或者unicode 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),也可以用list(jieba.cut(...))转化为list 代码示例( 分词 ) #encoding=utf-8 import jieba ,从而获得分词速度的可观提升 基于python自带的multiprocessing模块,目前暂不支持windows 用法: jieba.enable_parallel(4) # 开启并行分词模式,参数为并行进程数

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    python jieba分词库使用

    image.png jieba “结巴”中文分词:做最好的 Python 中文分词组件 “Jieba” (Chinese for “to stutter”) Chinese text segmentation GitHub: https://github.com/fxsjy/jieba 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。 支持繁体分词 支持自定义词典 MIT 授权协议 安装 pip install jieba ? image.png 验证是否安装成功: ? image.png 导入成功,说明成功安装了。 O(∩_∩)O 使用说明 jieba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 常用API

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    Jieba中文分词 (一) ——分词与自定义字典

    jieba分词特点 支持四种分词模式: 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 paddle模式使用需安装paddlepaddle-tiny. jieba分词安装 全自动安装: pip install jieba (window环境) pip3 install jieba (Linux sentence: 分词的字符串 HMM: 使用 HMM 模型 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) jieba.lcut 以及 jieba.lcut_for_search 直接返回 list jieba.Tokenizer(dictionary=DEFAULT_DICT) 新建自定义分词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。

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    jieba库的安装教程_利用jieba库进行txt分词

    https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple jieba jieba库的基本介绍 (1)jieba库概述 jieba库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; (2)jieba分词原理 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库的使用 jieba分词的三种模式   精确模式:把文本精确的切分开 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 >>>jieba.lcut(“中国是一个伟大的国家”)[‘中国’,‘国是’,‘一个’,’伟大‘,’的‘,’国家‘] jieba.lcut_for_search(s) 搜索引擎模式,返回一个列表类型的分词结果

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    jieba分词-Python中文分词领域的佼佼者

    Python大数据分析 1. jieba的江湖地位 NLP(自然语言)领域现在可谓是群雄纷争,各种开源组件层出不穷,其中一支不可忽视的力量便是jieba分词,号称要· 往期精选 · 1 QGIS+ 可见jieba已经稳居中文分词领域c位。 jieba的主要功能是做中文分词,可以进行简单分词、并行分词、命令行分词,当然它的功能不限于此,目前还支持关键词提取、词性标注、词位置查询等。 分词初体验 分词是NLP处理的第一步,也是最基本的任务,分词的好坏直接决定了后面语义分析的精准度。 jieba库中用于分词的方法有三个: jieba.cut 给定中文字符串,分解后返回一个迭代器,需要用for循环访问。 添加自定义词典 如果是对专业新闻或者小说进行分词,会有很多的新词汇,jieba库里没有就没办法识别,那么就需要添加自定义的词汇,比如:奥利给。

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    java版JieBa分词源码走读

    JieBa使用 List<SegToken> process = segmenter.process("今天早上,出门的的时候,天气很好", JiebaSegmenter.SegMode.INDEX); 出门 的 的 时候 , 天气 很 好 复制代码 分词的执行逻辑 image.png 可以看到核心在于 内部包含一个字典 分词逻辑 不同模式的切分粒度 分词的模式 search 精准的切开,用于对用户查询词分词 比如输入的是 "今天早上" image.png 它的DAG展示如下 image.png 也就是说 "今天早上" 这个句子,在trie中能查到的词为 今/今天/早/早上/上 复制代码 Trie树运用 JieBa x=2,词尾为3,获取到'早上' ,分词结束 至此 '今天早上' 这句话分词结束。 ; } } if (next < sentence.length()) tokens.add(sentence.substring(next)); 复制代码 自此执行结束 java版 JieBa

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    Python 中文分词jieba库的使用

    本文内容:Python 中文分词jieba库的使用 ---- Python 中文分词jieba库的使用 1.jieba库的安装 2.常用函数方法 3.jieba库的应用:文本词频统计 3.1 《 The Old Man And the Sea》英文词频统计 3.2 《水浒传》人物出场统计 ---- 1.jieba库的安装 jieba是Python中一个重要的第三方中文分词函数库,需要通过pip (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,适合搜索引擎建立索引的分词结果 jieba.lcut(s) 精确模式,返回一个列表类型,建议使用 jieba.lcut(s, cut_all=True) 全模式,返回一个列表类型,建议使用 jieba.add_word(w) 向分词词典中增加新词 } for word in words: if len(word) == 1: #排除单个字符的分词结果 continue counts[word] = counts.get

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    【编程课堂】jieba-中文分词利器

    jieba库是进行中文分词的利器,根据文档描述,具有以下特点: 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 1、分词 中文分词jieba 库的核心,其下包括常用的 cut() 和 cut_for_search() 函数。 Counter参考:【Counter】 3、搜索词汇位置 jieba 库也包含了定位词汇位置的功能,jieba.tokenize() 可以实现此功能,该函数接收字符串,返回一个生成器,包含所有分词结果以及始末位置 4、小结 以上就是 jieba 库的常用的方法,该库还包括词性标注、并行分词、命令行分词、添加字典等等功能。 更详细的内容参考官方文档:https://github.com/fxsjy/jieba 对该库的算法感兴趣的同学可参考 jieba分词的基本思路: https://segmentfault.com/a/

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    jieba分词器详解及python实战

    本文详细介绍现在非常流行的且开源的分词器结巴jieba分词器,并使用python实战介绍。 手动安装: 将jieba目录放置于当前目录或者site-packages目录, jieba分词可以通过import jieba 来引用 二、jieba分词主要功能 先介绍主要的使用功能,再展示代码输出。 三、jieba分词器添加自定义词典 jieba分词器还有一个方便的地方是开发者可以指定自己的自定义词典,以便包含词库中没有的词,虽然jieba分词有新词识别能力,但是自行添加新词可以保证更高的正确率。 五、jieba分词的词性标注 jieba分词还可以进行词性标注,标注句子分词后每个词的词性,采用和ictclas兼容的标记法,这里知识简单的句一个列子。 ? 六、jieba分词并行分词 jieba分词器如果是对于大的文本进行分词会比较慢,因此可以使用jieba自带的并行分词功能进行分词,其采用的原理是将目标文本按照行分割后,把各行文本分配到多个Python进程并行分词

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