python jieba分词库使用

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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.

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

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验证是否安装成功：

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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函数

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实战

# -*- coding: utf-8 -*-
import jieba

seg_str = "曾虑多情损梵行，入山又恐别倾城，世间安得双全法，不负如来不负卿。"

print("/".join(jieba.lcut(seg_str)))    # 精简模式，返回一个列表类型的结果
print("/".join(jieba.lcut(seg_str, cut_all=True)))      # 全模式，使用 'cut_all=True' 指定 
print("/".join(jieba.lcut_for_search(seg_str)))     # 搜索引擎模式

运行效果：

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计算下庆余年频率最高的词语

# -*- coding: utf-8 -*-
import jieba

txt = open("./庆余年.txt", "r", encoding='utf-8').read()
# 精简模式
words = jieba.lcut(txt) 
# 使用key-value形式保存记录词语出现的次数    
counts = {}     

for word in words:
    # 排除长度为１的汉字词语
    if len(word) == 1:
        continue
    else:
        # 查询key值并对其对应的value值＋１
        counts[word] = counts.get(word, 0) + 1

items = list(counts.items())
# 排序
items.sort(key=lambda x: x[1], reverse=True)

# 列出前十个词语
for i in range(50):
    word, count = items[i]
    print("{0:<5}{1:>5}".format(word, count))

注意:如果打开文档报错，需要讲文档转换成utf-8格式保存后，再次打开
运行结果：

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范闲不愧是猪脚。Ｏ（∩＿∩）Ｏ

参考

pypi
实例解析：Python jieba库用法（具有不错的参考价值）