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-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。
备注：
https://www.liaoxuefeng.com/wiki/001374738125095c955c1e6d8bb493182103fac9270762a000/00138681965108490cb4c13182e472f8d87830f13be6e88000
for循环可以调用，相对于list,省内存
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 /
3. 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:
4. 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
5. 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。
6. 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
7. 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
8. 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
-----------------
1. 占用内存较小的词典文件 https://github.com/fxsjy/jieba/raw/master/extra_dict/dict.txt.small
2. 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')'
#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
#感激
感谢以下的项目,排名不分先后
* [结巴中文分词 ](https://github.com/fxsjy/jieba)jeiba分词过程：
生成全切分词图：根据trie树对句子进行全切分，并且生成一个邻接链表表示的词图（DAG），查词典形成切分词图的主体过程如下所示：
1 for(int i=0;i<len;){ 2 boolean match = dict.getMatch(sentence, i, 3 wordMatch);//到词典中查询 4 if (match) {// 已经匹配上 5 for (String word:wordMatch.values) 6 {//把查询到的词作为边加入切分词图中 7 j = i+word.length(); 8 g.addEdge(new CnToken(i, j, 10, word)); 9 } 10 i=wordMatch.end; 11 }else{//把单字作为边加入切分词图中 12 j = i+1; 13 g.addEdge(new CnToken(i,j,1,sentence.substring(i,j))); 14 i=j; 15 } 16 }
计算最佳切分路径：在这个词图的基础上，运用动态规划算法生成切分最佳路径。
使用了HMM模型对未登录词进行识别：如进行中国人名、外国人名、地名、机构名等未登录名词的识别。
重新计算最佳切分路径。
2.1 基于TF-IDF算法进行关键词抽取
基于TF-IDF算法进行关键词抽取的示例代码如下所示，
from jieba import analyse
# 引入TF-IDF关键词抽取接口
tfidf = analyse.extract_tags
# 原始文本
text = "线程是程序执行时的最小单位，它是进程的一个执行流，\
是CPU调度和分派的基本单位，一个进程可以由很多个线程组成，\
线程间共享进程的所有资源，每个线程有自己的堆栈和局部变量。\
线程由CPU独立调度执行，在多CPU环境下就允许多个线程同时运行。\
同样多线程也可以实现并发操作，每个请求分配一个线程来处理。"
# 基于TF-IDF算法进行关键词抽取
keywords = tfidf(text)
print "keywords by tfidf:"
# 输出抽取出的关键词
for keyword in keywords:
print keyword + "/",控制台输出，
keywords by tfidf:
线程/ CPU/ 进程/ 调度/ 多线程/ 程序执行/ 每个/ 执行/ 堆栈/ 局部变量/ 单位/ 并发/ 分派/ 一个/ 共享/ 请求/ 最小/ 可以/ 允许/ 分配/ 2.2 基于TextRank算法进行关键词抽取
基于TextRank算法进行关键词抽取的示例代码如下所示，
from jieba import analyse
# 引入TextRank关键词抽取接口
textrank = analyse.textrank
# 原始文本
text = "线程是程序执行时的最小单位，它是进程的一个执行流，\
是CPU调度和分派的基本单位，一个进程可以由很多个线程组成，\
线程间共享进程的所有资源，每个线程有自己的堆栈和局部变量。\
线程由CPU独立调度执行，在多CPU环境下就允许多个线程同时运行。\
同样多线程也可以实现并发操作，每个请求分配一个线程来处理。"
print "\nkeywords by textrank:"
# 基于TextRank算法进行关键词抽取
keywords = textrank(text)
# 输出抽取出的关键词
for keyword in keywords:
print keyword + "/",控制台输出，
keywords by textrank:
线程/ 进程/ 调度/ 单位/ 操作/ 请求/ 分配/ 允许/ 基本/ 共享/ 并发/ 堆栈/ 独立/ 执行/ 分派/ 组成/ 资源/ 实现/ 运行/ 处理/input以一首歌裡面的一段來當範例,一行當作是一個文件來看XD
#-*- coding:utf-8 -*-
import jieba
import sys
from sklearn import feature_extraction
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
corpus = []
with open(sys.argv[1], 'r') as f:
for line in f:
corpus.append(" ".join(jieba.cut(line.split(',')[0], cut_all=False)))
vectorizer = TfidfVectorizer()
tfidf = vectorizer.fit_transform(corpus)
print tfidf.shape
words = vectorizer.get_feature_names()
for i in xrange(len(corpus)):
print '----Document %d----' % (i)
for j in xrange(len(words)):
if tfidf[i,j] > 1e-5:
print words[j].encode('utf-8'), tfidf[i,j]
2.1 基于TF-IDF算法进行关键词抽取
基于TF-IDF算法进行关键词抽取的示例代码如下所示，
from jieba import analyse
# 引入TF-IDF关键词抽取接口
tfidf = analyse.extract_tags
# 原始文本
text = "线程是程序执行时的最小单位，它是进程的一个执行流，\
是CPU调度和分派的基本单位，一个进程可以由很多个线程组成，\
线程间共享进程的所有资源，每个线程有自己的堆栈和局部变量。\
线程由CPU独立调度执行，在多CPU环境下就允许多个线程同时运行。\
同样多线程也可以实现并发操作，每个请求分配一个线程来处理。"
# 基于TF-IDF算法进行关键词抽取
keywords = tfidf(text)
print "keywords by tfidf:"
# 输出抽取出的关键词
for keyword in keywords:
print keyword + "/",控制台输出，
keywords by tfidf:
线程/ CPU/ 进程/ 调度/ 多线程/ 程序执行/ 每个/ 执行/ 堆栈/ 局部变量/ 单位/ 并发/ 分派/ 一个/ 共享/ 请求/ 最小/ 可以/ 允许/ 分配/ 2.2 基于TextRank算法进行关键词抽取
基于TextRank算法进行关键词抽取的示例代码如下所示，
from jieba import analyse
# 引入TextRank关键词抽取接口
textrank = analyse.textrank
# 原始文本
text = "线程是程序执行时的最小单位，它是进程的一个执行流，\
是CPU调度和分派的基本单位，一个进程可以由很多个线程组成，\
线程间共享进程的所有资源，每个线程有自己的堆栈和局部变量。\
线程由CPU独立调度执行，在多CPU环境下就允许多个线程同时运行。\
同样多线程也可以实现并发操作，每个请求分配一个线程来处理。"
print "\nkeywords by textrank:"
# 基于TextRank算法进行关键词抽取
keywords = textrank(text)
# 输出抽取出的关键词
for keyword in keywords:
print keyword + "/",控制台输出，
keywords by textrank:
线程/ 进程/ 调度/ 单位/ 操作/ 请求/ 分配/ 允许/ 基本/ 共享/ 并发/ 堆栈/ 独立/ 执行/ 分派/ 组成/ 资源/ 实现/ 运行/ 处理/http://www.cnblogs.com/zhbzz2007/p/6177832.html
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