jieba分词的基本用法和词性标注
一、jieba 分词基本概述
- 它号称“做最好的Python中文分词组件”的jieba分词是python语言的一个中文分词包。
- 它有如下三种模式：
- 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，接下来看一个小 demo 如下：
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 ("\nDefault 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 ('\n新词识别：(如，杭研)',", ".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 ("\n搜索引擎模式：",", ".join(seg_list))Full Mode: 我/ 来到/ 北京/ 清华/ 清华大学/ 华大/ 大学
Default Mode: 我/ 来到/ 北京/ 清华大学
新词识别：(如，杭研) 他, 来到, 了, 网易, 杭研, 大厦
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
二、添加自定义词典
1、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。
2、用法：jieba.load_userdict(file_name) # file_name为自定义词典的路径
3、词典格式和dict.txt一样，一个词占一行；每一行分三部分，一部分为词语，另一部分为词频，最后为词性（可省略），用空格隔开
4、范例：
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 /
可以参见jieba 官方提供的自定义词典，以及程序：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
5、故可以 “通过用户自定义词典来增强歧义纠错能力”
3、关键词提取
1、首先，通过如下代码导入下面的库
import jieba.analyse其次：便可以使用，
jieba.analyse.extract_tags(sentence,topK) - 其中，sentence 为待提取的文本
- topK 为返回的几个 TF/IDF 权重最大的关键词，默认值为20
代码可以参见：
https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/extract_tags.py
四、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
- 用法示例：
>>> import jieba.posseg as pseg
>>> words =pseg.cut("我爱北京天安门")
>>> for w in words:
... print w.word,w.flag
...
输出如下 ：
我 r
爱 v
北京 ns
天安门 ns五、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，
- 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，参见如下：
https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/parallel/test_file.py
六、Tokenize：返回词语在原文的起始位置
- 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
- 这里附上词性标注表，如下：
名词 (1个一类，7个二类，5个三类)
名词分为以下子类：
- n 名词
- nr 人名
- nr1 汉语姓氏
- nr2 汉语名字
- nrj 日语人名
- nrf 音译人名
- ns 地名
- nsf 音译地名
- nt 机构团体名
- nz 其它专名
- nl 名词性惯用语
- ng 名词性语素
时间词(1个一类，1个二类)
- t 时间词
- tg 时间词性语素
处所词(1个一类)
- s 处所词
方位词(1个一类)
- f 方位词
动词(1个一类，9个二类)
- v 动词
- vd 副动词
- vn 名动词
- vshi 动词“是”
- vyou 动词“有”
- vf 趋向动词
- vx 形式动词
- vi 不及物动词（内动词）
- vl 动词性惯用语
- vg 动词性语素
形容词(1个一类，4个二类)
- a 形容词
- ad 副形词
- an 名形词
- ag 形容词性语素
- al 形容词性惯用语
区别词(1个一类，2个二类)
- b 区别词
- bl 区别词性惯用语
状态词(1个一类)
- z 状态词
代词(1个一类，4个二类，6个三类)
- r 代词
- rr 人称代词
- rz 指示代词
- rzt 时间指示代词
- rzs 处所指示代词
- rzv 谓词性指示代词
- ry 疑问代词
- ryt 时间疑问代词
- rys 处所疑问代词
- ryv 谓词性疑问代词
- rg 代词性语素
数词(1个一类，1个二类)
- m 数词
- mq 数量词
量词(1个一类，2个二类)
- q 量词
- qv 动量词
- qt 时量词
副词(1个一类)
- d 副词
介词(1个一类，2个二类)
- p 介词
- pba 介词“把”
- pbei 介词“被”
连词(1个一类，1个二类)
- c 连词
- cc 并列连词
助词(1个一类，15个二类)
- u 助词
- uzhe 着
- ule 了 喽
- uguo 过
- ude1 的 底
- ude2 地
- ude3 得
- usuo 所
- udeng 等 等等 云云
- uyy 一样 一般 似的 般
- udh 的话
- uls 来讲 来说 而言 说来
- uzhi 之
- ulian 连 （“连小学生都会”）
叹词(1个一类)
- e 叹词
语气词(1个一类)
- y 语气词(delete yg)
拟声词(1个一类)
- o 拟声词
前缀(1个一类)
- h 前缀
后缀(1个一类)
- k 后缀
字符串(1个一类，2个二类)
- x 字符串
- xx 非语素字
- xu 网址URL
标点符号(1个一类，16个二类)
- w 标点符号
- wkz 左括号，全角：（ 〔 ［ ｛ 《 【 〖 〈 半角：( [ { <
- wky 右括号，全角：） 〕 ］ ｝ 》 】 〗 〉 半角： ) ] { >
- wyz 左引号，全角：“ ‘ 『
- wyy 右引号，全角：” ’ 』
- wj 句号，全角：。
- ww 问号，全角：？ 半角：?
- wt 叹号，全角：！ 半角：!
- wd 逗号，全角：， 半角：,
- wf 分号，全角：； 半角： ;
wn 顿号，全角：、 - wm 冒号，全角：： 半角： :
- ws 省略号，全角：…… …
- wp 破折号，全角：—— －－ ——－ 半角：—
- wb 百分号千分号，全角：％ ‰ 半角：%
- wh 单位符号，全角：￥ ＄ ￡ ° ℃ 半角 $
转载自： https://blog.csdn.net/li_31415/article/details/48660073