jieba初
url: https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/
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: built to be the best Python Chinese word segmentation module.
- Scroll down for English documentation.
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；
- 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
友情链接
- https://github.com/baidu/lac 百度中文词法分析（分词+词性+专名）系统
- https://github.com/baidu/AnyQ 百度FAQ自动问答系统
- https://github.com/baidu/Senta 百度情感识别系统
安装说明
代码对 Python 2/3 均兼容
- 全自动安装：
easy_install jieba或者pip install jieba/pip3 install jieba - 半自动安装：先下载 http://pypi.python.org/pypi/jieba/ ，解压后运行
python setup.py install - 手动安装：将 jieba 目录放置于当前目录或者 site-packages 目录
- 通过
import jieba来引用
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
- 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-8
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 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。
代码示例
# encoding=utf-8
import jieba seg_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))
输出:
【全模式】: 我/ 来到/ 北京/ 清华/ 清华大学/ 华大/ 大学
【精确模式】: 我/ 来到/ 北京/ 清华大学
【新词识别】：他, 来到, 了, 网易, 杭研, 大厦 (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
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。虽然 jieba 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
- 用法： jieba.load_userdict(file_name) # file_name 为文件类对象或自定义词典的路径
- 词典格式和
dict.txt一样，一个词占一行；每一行分三部分：词语、词频（可省略）、词性（可省略），用空格隔开，顺序不可颠倒。file_name若为路径或二进制方式打开的文件，则文件必须为 UTF-8 编码。 - 词频省略时使用自动计算的能保证分出该词的词频。
例如：
创新办 3 i
云计算 5
凱特琳 nz
台中
更改分词器（默认为
jieba.dt）的tmp_dir和cache_file属性，可分别指定缓存文件所在的文件夹及其文件名，用于受限的文件系统。范例：
自定义词典：https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/userdict.txt
用法示例：https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/test_userdict.py
之前： 李小福 / 是 / 创新 / 办 / 主任 / 也 / 是 / 云 / 计算 / 方面 / 的 / 专家 /
加载自定义词库后： 李小福 / 是 / 创新办 / 主任 / 也 / 是 / 云计算 / 方面 / 的 / 专家 /
调整词典
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。注意：自动计算的词频在使用 HMM 新词发现功能时可能无效。
代码示例：
>>> print('/'.join(jieba.cut('如果放到post中将出错。', HMM=False)))
如果/放到/post/中将/出错/。
>>> jieba.suggest_freq(('中', '将'), True)
494
>>> print('/'.join(jieba.cut('如果放到post中将出错。', HMM=False)))
如果/放到/post/中/将/出错/。
>>> print('/'.join(jieba.cut('「台中」正确应该不会被切开', HMM=False)))
「/台/中/」/正确/应该/不会/被/切开
>>> jieba.suggest_freq('台中', True)
69
>>> print('/'.join(jieba.cut('「台中」正确应该不会被切开', HMM=False)))
「/台中/」/正确/应该/不会/被/切开
- "通过用户自定义词典来增强歧义纠错能力" --- https://github.com/fxsjy/jieba/issues/14
- 关键词提取
基于 TF-IDF 算法的关键词抽取
import jieba.analyse
- jieba.analyse.extract_tags(sentence, topK=20, withWeight=False, allowPOS=())
- sentence 为待提取的文本
- topK 为返回几个 TF/IDF 权重最大的关键词，默认值为 20
- withWeight 为是否一并返回关键词权重值，默认值为 False
- allowPOS 仅包括指定词性的词，默认值为空，即不筛选
- jieba.analyse.TFIDF(idf_path=None) 新建 TFIDF 实例，idf_path 为 IDF 频率文件
代码示例 （关键词提取）
https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/extract_tags.py
关键词提取所使用逆向文件频率（IDF）文本语料库可以切换成自定义语料库的路径
- 用法： jieba.analyse.set_idf_path(file_name) # file_name为自定义语料库的路径
- 自定义语料库示例：https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/extra_dict/idf.txt.big
- 用法示例：https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/extract_tags_idfpath.py
关键词提取所使用停止词（Stop Words）文本语料库可以切换成自定义语料库的路径
- 用法： jieba.analyse.set_stop_words(file_name) # file_name为自定义语料库的路径
- 自定义语料库示例：https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/extra_dict/stop_words.txt
- 用法示例：https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/extract_tags_stop_words.py
关键词一并返回关键词权重值示例
基于 TextRank 算法的关键词抽取
- jieba.analyse.textrank(sentence, topK=20, withWeight=False, allowPOS=('ns', 'n', 'vn', 'v')) 直接使用，接口相同，注意默认过滤词性。
- jieba.analyse.TextRank() 新建自定义 TextRank 实例
算法论文： TextRank: Bringing Order into Texts
基本思想:
- 将待抽取关键词的文本进行分词
- 以固定窗口大小(默认为5，通过span属性调整)，词之间的共现关系，构建图
- 计算图中节点的PageRank，注意是无向带权图
使用示例:
- 词性标注
jieba.posseg.POSTokenizer(tokenizer=None)新建自定义分词器，tokenizer参数可指定内部使用的jieba.Tokenizer分词器。jieba.posseg.dt为默认词性标注分词器。- 标注句子分词后每个词的词性，采用和 ictclas 兼容的标记法。
- 用法示例
>>> import jieba.posseg as pseg
>>> words = pseg.cut("我爱北京天安门")
>>> for word, flag in words:
... print('%s %s' % (word, flag))
...
我 r
爱 v
北京 ns
天安门 ns
- 并行分词
原理：将目标文本按行分隔后，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jieba.disable_parallel()# 关闭并行分词模式
例子：https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/parallel/test_file.py
实验结果：在 4 核 3.4GHz Linux 机器上，对金庸全集进行精确分词，获得了 1MB/s 的速度，是单进程版的 3.3 倍。
注意：并行分词仅支持默认分词器
jieba.dt和jieba.posseg.dt。
- Tokenize：返回词语在原文的起止位置
- 注意，输入参数只接受 unicode
- 默认模式
result = jieba.tokenize(u'永和服装饰品有限公司')
for tk in result:
print("word %s\t\t start: %d \t\t end:%d" % (tk[0],tk[1],tk[2]))
word 永和 start: 0 end:2
word 服装 start: 2 end:4
word 饰品 start: 4 end:6
word 有限公司 start: 6 end:10
- 搜索模式
result = jieba.tokenize(u'永和服装饰品有限公司', mode='search')
for tk in result:
print("word %s\t\t start: %d \t\t end:%d" % (tk[0],tk[1],tk[2]))
word 永和 start: 0 end:2
word 服装 start: 2 end:4
word 饰品 start: 4 end:6
word 有限 start: 6 end:8
word 公司 start: 8 end:10
word 有限公司 start: 6 end:10
- ChineseAnalyzer for Whoosh 搜索引擎
- 引用：
from jieba.analyse import ChineseAnalyzer - 用法示例：https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/test_whoosh.py
- 命令行分词
使用示例：python -m jieba news.txt > cut_result.txt
命令行选项（翻译）：
使用: python -m jieba [options] filename
结巴命令行界面。
固定参数:
filename 输入文件
可选参数:
-h, --help 显示此帮助信息并退出
-d [DELIM], --delimiter [DELIM]
使用 DELIM 分隔词语，而不是用默认的' / '。
若不指定 DELIM，则使用一个空格分隔。
-p [DELIM], --pos [DELIM]
启用词性标注；如果指定 DELIM，词语和词性之间
用它分隔，否则用 _ 分隔
-D DICT, --dict DICT 使用 DICT 代替默认词典
-u USER_DICT, --user-dict USER_DICT
使用 USER_DICT 作为附加词典，与默认词典或自定义词典配合使用
-a, --cut-all 全模式分词（不支持词性标注）
-n, --no-hmm 不使用隐含马尔可夫模型
-q, --quiet 不输出载入信息到 STDERR
-V, --version 显示版本信息并退出
如果没有指定文件名，则使用标准输入。
--help 选项输出：
$> python -m jieba --help
Jieba command line interface.
positional arguments:
filename input file
optional arguments:
-h, --help show this help message and exit
-d [DELIM], --delimiter [DELIM]
use DELIM instead of ' / ' for word delimiter; or a
space if it is used without DELIM
-p [DELIM], --pos [DELIM]
enable POS tagging; if DELIM is specified, use DELIM
instead of '_' for POS delimiter
-D DICT, --dict DICT use DICT as dictionary
-u USER_DICT, --user-dict USER_DICT
use USER_DICT together with the default dictionary or
DICT (if specified)
-a, --cut-all full pattern cutting (ignored with POS tagging)
-n, --no-hmm don't use the Hidden Markov Model
-q, --quiet don't print loading messages to stderr
-V, --version show program's version number and exit
If no filename specified, use STDIN instead.
延迟加载机制
jieba 采用延迟加载，import jieba 和 jieba.Tokenizer() 不会立即触发词典的加载，一旦有必要才开始加载词典构建前缀字典。如果你想手工初始 jieba，也可以手动初始化。
import jieba
jieba.initialize() # 手动初始化（可选）
在 0.28 之前的版本是不能指定主词典的路径的，有了延迟加载机制后，你可以改变主词典的路径:
jieba.set_dictionary('data/dict.txt.big')
例子： https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/test_change_dictpath.py
其他词典
占用内存较小的词典文件 https://github.com/fxsjy/jieba/raw/master/extra_dict/dict.txt.small
支持繁体分词更好的词典文件 https://github.com/fxsjy/jieba/raw/master/extra_dict/dict.txt.big
下载你所需要的词典，然后覆盖 jieba/dict.txt 即可；或者用 jieba.set_dictionary('data/dict.txt.big')
分词速度
- 1.5 MB / Second in Full Mode
- 400 KB / Second in Default Mode
- 测试环境: Intel(R) Core(TM) i7-2600 CPU @ 3.4GHz；《围城》.txt
常见问题
1. 模型的数据是如何生成的？
详见： https://github.com/fxsjy/jieba/issues/7
2. “台中”总是被切成“台 中”？（以及类似情况）
P(台中) ＜ P(台)×P(中)，“台中”词频不够导致其成词概率较低
解决方法：强制调高词频
jieba.add_word('台中') 或者 jieba.suggest_freq('台中', True)
3. “今天天气 不错”应该被切成“今天 天气 不错”？（以及类似情况）
解决方法：强制调低词频
jieba.suggest_freq(('今天', '天气'), True)
或者直接删除该词 jieba.del_word('今天天气')
4. 切出了词典中没有的词语，效果不理想？
解决方法：关闭新词发现
jieba.cut('丰田太省了', HMM=False) jieba.cut('我们中出了一个叛徒', HMM=False)
更多问题请点击：https://github.com/fxsjy/jieba/issues?sort=updated&state=closed
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