jieba

一.jieba模块基本介绍 1.1 jieba模块的作用 jieba是优秀的第三方中文词库 中文分词(Chinese Word Segmentation) 指的是将一个汉字序列切分成一个一个单独的词。分词就是将连续的字序列按照一定的规范重新组合成词序列的过程 1.2 jieba模块的安装 pip install jieba #cmd命令行 二.jieba库的使用说明 2.1 jieba分词的三种模式 精确模式：将句子最精确的分开，适合文本分析(无冗余) 全模式：句子中所有可以成词的词语都扫描出来，速度快，不能解决歧义(有冗余) 搜索引擎模式：在精确的基础上，对长词再次切分，提高召回率(有冗余) 三.jieba分词的使用方法 3.1 三种模式的使用方法 #调用jieba词库 import jieba#精确模式jieba.cut(文件/文本等内容) #获取可迭代对象jieba.lcut()#全模式jieba.cut(cut_all=True) #获取可迭代对象jieba.lcut(cut_all=True)#搜索引擎模式jieba.cut_for_search() # 获取可迭代对象jieba.lcut_for_search() 3.2 jieba.cut与jieba.lcut的区别 jieba.cut生成的是一个生成器，generator，也就是可以通过for循环来取里面的每一个词。

1.jieba库的基本介绍 (1)、jieba是优秀的中文分词第三方库 中文文本需要通过分词获得单个的词语 jieba是优秀的中文分词第三方库，需要额外安装 jieba库提供三种分词模式，最简单只需掌握一个函数 (2)、jieba分词的原理 Jieba 分词依靠中文词库 利用一个中文词库，确定汉字之间的关联概率 汉字间概率大的组成词组，形成分词结果 除了分词，用户还可以添加自定义的词组 2.jieba库使用说明 (1)、 jieba 分词的三种模式 精确模式、全模式、搜索引擎模式 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 3、wordcloud wordcloud 是优秀的词云展示第三方库，以词语为基本单位，通过图形可视化的方式，更加直观和艺术的展示文本。 基本使用 wordcloud 库把词云当作一个WordCloud对象 wordcloud.WordCloud()代表一个文本对应的词云 可以根据文本中词语出现的频率等参数绘制词云 绘制词云的形状、尺寸和颜色均可设定 以WordCloud对象为基础，配置参数、加载文本、输出文件 常规方法 方法 描述 w.generate ('分割后的分词') 向 WordCloud 对象中加载文本txt。 w.generate('python

对情感进行分析，对评论数据进行相应的分析。 可以用结巴进行分词，主要是划分各文本之间的关系，进行分词操作。 Dict.txt是指结巴使用的分词，也可以自己定义相应的结巴词典，也可以下载一些好用的词典。 第一个参数：我们的词汇； 第二个参数：词频（即重要的程度）； 第三个参数：词性 1）使用jieba进行分词： #!/usr/bin/env python # _*_ UTF-8 _*_ import jieba sentence = " 我喜欢东方明珠 " # cut_all=True ：为全模式。 # cut_all=FALSE ：精准模式。 words = jieba.cut(sentence , cut_all = True ) print (words) # 全模式分词，用的是循环才能获取相应的结果，如果直接 print 则显示不成功。 for item in words: print (item) print ( "----------------" ) # 精准模式分词。 words2 = jieba.cut(sentence , cut_all = False ) for item in words2: print (item) print ( "----------------" ) # 搜索引擎分词： words3 = jieba.cut_for_search

# pip install flask-swagger-ui # pip install flask_swagger from flask import Flask, jsonify, abort, request from flask_swagger import swagger import jiebahelper from flask_swagger_ui import get_swaggerui_blueprint app = Flask(__name__) SWAGGER_URL = '/api/docs' # URL for exposing Swagger UI (without trailing '/') API_URL = '/swagger' # Call factory function to create our blueprint swaggerui_blueprint = get_swaggerui_blueprint( # Swagger UI static files will be mapped to '{SWAGGER_URL}/dist/' SWAGGER_URL, API_URL, config={ # Swagger UI config overrides 'app_name': "Jiebao Application" } ) #

简介 ◆ jieba库是优秀的中文分词第三方库 ◆ jieba库和其他的第三方库一样，在cmd中使用pip install jieba 就可以进行安装 ◆ jieba最常用的函数只有一个，在下面我们会见到 jieba库的三种模式及其函数 当然，最常用的还是jieba.lcut(s)，这个函数就基本上满足平时的需求了 文本词频统计实例 （1）我们先对汉字文本进行分析（采用的例子是MOOC上的文本Hamlet，如果大家需要的话，我可以上传） # 对Hamlet进行词频分析 def gettext(): #打开文件 text=open("e:/python代码/hamlet.txt","r").read() text=text.lower() #将特殊符号全部换成空格 for ch in '!"#$%^&*()+_-,./:;<>?@[]{}\|~': text=text.replace(ch,"") return text hamlettxt=gettext() #将字符串按空格分割成列表 words=hamlettxt.split() counts={} #以字典形式统计每个单词的出现次数 for word in words: counts[word]=counts.get(word,0)+1 items=list(counts.items()) #将列表按从大到小排序 items

python结巴分词、jieba加载停用词表 2017年09月03日 21:50:19 阅读数：32332 python结巴分词 python结巴分词 jieba中文分词简介 中文分词的原理 1 基于规则 2 基于统计 3 jieba的原理 安装结巴jieba jieba三种分词模式以及其应用 jieba增强功能-加载自定义词典 1 载入新自定义词典 2 载入停用词表 jieba分词的其他应用 1 关键词提取 2 词性标注 用jieba分词实战含文件的读取与存储 1 jieba中文分词简介 中文分词是中文NLP的第一步，一个优秀的分词系统取决于足够的语料和完善的模型，很多机构和公司也都会开发和维护自己的分词系统。 这里推荐的是一款完全开源、简单易用的分词工具，jieba中文分词。官网在这里， https://github.com/fxsjy/jieba 2 中文分词的原理 中文分词的模型实现主要分类两大类：基于规则和基于统计。 2.1 基于规则 基于规则是指根据一个已有的词典，采用前向最大匹配、后向最大匹配、双向最大匹配等人工设定的规则来进行分词。 例如对于“上海自来水来自海上”这句话，使用前向最大匹配，即从前向后扫描，使分出来的词存在于词典中并且尽可能长，则可以得到“上海/自来水/来自/海上”。这类方法思想简单且易于实现，对数据量的要求也不高。 当然

jieba分词在处理中文文本分析是比较常用的工具，这里主要是基于自学后得到的实现文本jieba分词的常用流程： 加载自定义词典――>获取关键词――>去除停用词――>数据处理 1、加载自定义词典 jieba分词自带词典，可能不能包括一些专业词汇，会造成分词结果不准确，可以通过自定义词典解决这一问题。 # 加载自定义词典 jieba.load_userdict( "newdic.txt" ) 其中“newdic.txt”是自定义词典的路径。其中自定义词典的格式：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（可省略），最后为词性（可省略），用空格隔开 2、获取关键词 主要借助jieba.cut()和jieba.lcut()两个函数完成，两个函数生成的对象不同，要注意后续操作。 # jieba.cut 生成generator # 全模式分词 seg_list = jieba.cut( "我来北京上学" , cut_all=True) print( "Full Model " + '/' .join(seg_list)) # 精确模式 （默认） seg_list = jieba.cut( "我来北京上学" , cut_all=False) # jieba.lcut 生成List tags = jieba.lcut(text) tags_df = pd.DataFrame({

一.jieba模块基本介绍 1.1 jieba模块的作用 jieba是优秀的第三方中文词库 中文分词(Chinese Word Segmentation) 指的是将一个汉字序列切分成一个一个单独的词。分词就是将连续的字序列按照一定的规范重新组合成词序列的过程 1.2 jieba模块的安装 pip install jieba #cmd命令行 二.jieba库的使用说明 2.1 jieba分词的三种模式 精确模式：将句子最精确的分开，适合文本分析(无冗余) 全模式：句子中所有可以成词的词语都扫描出来，速度快，不能解决歧义(有冗余) 搜索引擎模式：在精确的基础上，对长词再次切分，提高召回率(有冗余) 三.jieba分词的使用方法 3.1 三种模式的使用方法 #调用jieba词库 import jieba#精确模式jieba.cut(文件/文本等内容) #获取可迭代对象jieba.lcut()#全模式jieba.cut(cut_all=True) #获取可迭代对象jieba.lcut(cut_all=True)#搜索引擎模式jieba.cut_for_search() # 获取可迭代对象jieba.lcut_for_search() 3.2 jieba.cut与jieba.lcut的区别 jieba.cut生成的是一个生成器，generator，也就是可以通过for循环来取里面的每一个词。

(1)、jieba是优秀的中文分词第三方库 中文文本需要通过分词获得单个的词语 jieba是优秀的中文分词第三方库，需要额外安装 jieba库提供三种分词模式，最简单只需掌握一个函数 (2)、jieba分词的原理 Jieba 分词依靠中文词库 利用一个中文词库，确定汉字之间的关联概率 汉字间概率大的组成词组，形成分词结果 除了分词，用户还可以添加自定义的词组 (1)、 jieba 分词的三种模式 精确模式、全模式、搜索引擎模式 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 3、wordcloud wordcloud 是优秀的词云展示第三方库，以词语为基本单位，通过图形可视化的方式，更加直观和艺术的展示文本。 基本使用 wordcloud 库把词云当作一个WordCloud对象 wordcloud.WordCloud()代表一个文本对应的词云 可以根据文本中词语出现的频率等参数绘制词云 绘制词云的形状、尺寸和颜色均可设定 以WordCloud对象为基础，配置参数、加载文本、输出文件 方法 描述 w.generate ('分割后的分词') 向 WordCloud 对象中加载文本txt。 w.generate('python and WordCloud') w.to_file

　　本文将对三种中文分词工具进行使用尝试，这三种工具分别为哈工大的LTP，结巴分词以及北大的pkuseg。 cws.model 。在用户字典中添加以下5个词语： 经 少安 贺凤英 F-35战斗机 埃达尔・阿勒坎 # -*- coding: utf-8 -*- import os import jieba import pkuseg from pyltp import Segmentor lexicon = ['经', '少安', '贺凤英', 'F-35战斗机', '埃达尔・阿勒坎'] # 自定义词典 # 哈工大LTP分词 def ltp_segment(sent): # 加载文件 cws_model_path = os.path.join('data/cws.model') # 分词模型路径，模型名称为`cws.model` lexicon_path = os.path.join('data/lexicon.txt') # 参数lexicon是自定义词典的文件路径 segmentor = Segmentor() segmentor.load_with_lexicon(cws_model_path, lexicon_path) words = list(segmentor.segment(sent)) segmentor.release() return words # 结巴分词