自然语言处理之中文分词器-jieba分词器详解及python实战

中文分词是中文文本处理的一个基础步骤,也是中文人机自然语言交互的基础模块,在进行中文自然语言处理时,通常需要先进行分词。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。

jieba分词算法使用了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生成词情况所构成的有向无环图(DAG), 再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。(这里面很多概念小修之前的文章都有陆续讲过哦)

jieba分词支持三种分词模式:

1.精确模式,试图将句子最精确地切开,适合文本分析:

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;

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。

jiaba分词还支持繁体分词和支持自定义分词

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jieba分词器安装

在python2.x和python3.x均兼容,有以下三种:

1. 全自动安装:easy_install jieba 或者 pip install jieba / pip3 install jieba

2. 半自动安装:先下载,网址为: http://pypi.python.org/pypi/jieba, 解压后运行: python setup.py install

3. 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

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jieba分词主要功能

先介绍主要的使用功能,再展示代码输出。jieba分词的主要功能有如下几种:

1.jieba.cut:该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参数用来控制是否适用HMM模型

2. 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,该方法适用于搜索引擎构建倒排索引的分词,粒度比较细。

3. 待分词的字符串可以是unicode或者UTF-8字符串,GBK字符串。注意不建议直接输入GBK字符串,可能无法预料的误解码成UTF-8,

4. jieba.cut 以及jieba.cut_for_search返回的结构都是可以得到的generator(生成器), 可以使用for循环来获取分词后得到的每一个词语或者使用

5. jieb.lcut以及 jieba.lcut_for_search 直接返回list

6. jieba.Tokenizer(dictionary=DEFUALT_DICT)新建自定义分词器,可用于同时使用不同字典,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。

代码演示:

其中下面的是输出结果。

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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。

使用命令:

jieba.load_userdict(filename) # filename为自定义词典的路径

在使用的时候,词典的格式和jieba分词器本身的分词器中的词典格式必须保持一致,一个词占一行,每一行分成三部分,一部分为词语,一部分为词频,最后为词性(可以省略),用空格隔开。下面其中userdict.txt中的内容为小修添加的词典,而第二部分为小修没有添加字典之后对text文档进行分词得到的结果,第三部分为小修添加字典之后分词的效果。

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利用jieba进行关键词抽取

这里介绍基于TF-IDF算法的关键词抽取(干货|详解自然语言处理之TF-IDF模型和python实现), 只有关键词抽取并且进行词向量化之后,才好进行下一步的文本分析,可以说这一步是自然语言处理技术中文本处理最基础的一步

jieba分词中含有analyse模块,在进行关键词提取时可以使用下列代码

当然也可以使用基于TextRank算法的关键词抽取:

这里举一个例子,分别使用两种方法对同一文本进行关键词抽取,并且显示相应的权重值。

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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。

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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,然后归并结果,从而获得分词速度可观的提升。

该过程需要基于python自带的multiprocessing模块,而且目前暂时不支持windows. 在使用的时候,只需要在使用jieba分词导入包的时候同时加上下面任意一个命令:

在第五步进行关键词抽取并且计算相应的TF-iDF就可以进行后续的分类或者预测,推荐的相关步骤,后面小修会陆续介绍。

参考内容:

[1] jieba分词github介绍文档:https://github.com/fxsjy/jieba

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