jieba

# jieba库概述 .jieba是优秀的中文分词第三方库。需要额外安装。 pip install jieba # jieba库三种分词模式 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。 搜素引擎模式：在精确模式基础上，对长词再次切分。 # jieba库常用函数 jieba.cut(s) 精确模式，返回一个可迭代的数据类型 jieba.cut(s,cut_all=True) 全模式，输出文本S中所有可能单词 jieba.cut_for_search(s) 搜素引擎模式，适合搜素引擎建立索引的分词结果 jieba.lcut(s) 精确模式，返回一个列表类型，建议使用 jieba.lcut(s,cut_all=true) 全模式，返回一个列表类型，建议使用 jieba.lcut_for_search(s) 搜素引擎模式，返回一个列表类型，建议使用 jieba.add_word(w) 向分词词典中增加新词w # jieba实例 ```python import jieba txt_1 = "我说话真的不结巴啊，你信不信？" res = jieba.lcut(txt_1) #精确模式，返回一个列表类型，其中参数txt是表示文本的名字，吐字清晰版。 print('吐字清晰版') print（res） res_1 = jieba._lcut

1. 作用： 中文文本通过分词获得单个词语 ,属于第三方库，需要提前cmd+r 打开命令行安装, <pip install jieba> 2. 模式：共3种；no.1: 精确模式 ： 把文本精确地分开，不存在冗余 no.2: 全模式 ： 把文本中所有可能存在的词语都扫描出来，存在冗余 no.3: 搜索引擎模式 ： 在精确模式的基础上，对长词再次切分，有冗余 3. 常用函数 函数 描述 jieba.lcut() 返回一个列表类型的分词结果，没有冗余 jieba.lcut(s,cut_all=True) 返回一个列表类型的分词结果，有冗余 jieba.lcut_for_seach(s) 返回一个列表类型的分词结果，有冗余 jieba.add_word(w) 向分词词典增加新词w 4. 案例： import jieba #导入jieba库 txt = "我看见他戴着黑布小帽，穿着黑布大马褂，深青布棉袍，蹒跚地走到铁道边，慢慢探身下去，尚不大难。可是他穿过铁道，要爬上那边月台，就不容易了。" res = jieba.lcut(txt) #精确分词模式，没有冗余print(res) res1 = jieba.lcut(txt,cut_all=True) #全分词模式，有冗余 print(res1) res2 = jieba.lcut_for_search(txt) #搜素引擎分词模式，有冗余

参考文章： Github上的项目———jieba 中文分词 对于NLP（自然语言处理）来说，分词是一步重要的工作，市面上也有各种分词库， 11款开放中文分词系统比较 。 1.基于词典：基于字典、词库匹配的分词方法；（字符串匹配、机械分词法） 2.基于统计：基于词频度统计的分词方法； 3.基于规则：基于知识理解的分词方法。 第一类方法应用词典匹配、汉语词法或其它汉语语言知识进行分词，如：最大匹配法、最小分词方法等。这类方法简单、分词效率较高,但汉语语言现象复杂丰富，词典的完备性、规则的一致性等问题使其难以适应开放的大规模文本的分词处理。 第二类基于统计的分词方法则基于字和词的统计信息，如把相邻字间的信息、词频及相应的共现信息等应用于分词，由于这些信息是通过调查真实语料而取得的，因而基于统计的分词方法具有较好的实用性。 jieba分词，完全开源，有集成的python库，简单易用。 jieba分词是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)，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 安装jieba 在安装有python3 和 pip 的机子上，安装jieba库很简单，使用pip即可： pip install jieba jieba分词特性 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

jieba模块包的使用 import jieba txt = '中国是世界四大文明古国之一，有着悠久的历史，距今约5000年前，以中原地区为中心开始出现聚落组织进而形成国家，后历经多次民族交融和朝代更迭，直至形成多民族国家的大一统局面。20世纪初辛亥革命后，君主政体退出历史舞台，共和政体建立。1949年中华人民共和国成立后，在中国大陆建立了人民代表大会制度的政体。' # res = jieba.cut(txt) # for i in res: # print(i) # 或者 # res = jieba.lcut(txt) # 精确模式 # print(res) res = jieba.lcut(txt,cut_all = True) # 全模式 print(res) res = jieba.lcut_for_search(txt) # 搜索模式 print(res) 例子： import jieba from wordcloud import WordCloud import matplotlib.pyplot as plt from imageio import imread f = open('十九大报告.txt',encoding='utf-8') data = f.read() res = jieba.lcut(data) result = "".join(res)

模块jieba库的使用 一 jieba库基本介绍 1.1 jieba库的概念 jieba库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 1.2 jieba库的安装 pip install jieba (cmd命令行) 1.3 jieba分词的原理 jieba分词依靠中文词库 利用一个中文词库，确定汉字之间的关系概念 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 jieba库使用说明 2.1 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 2.2 jieba库常用函数 2.3 分词要点 下面是代码演示 import jieba txt = '中国，是以华夏文明为源泉、中华文化为基础，并以汉族为主体民族的多民族国家，通用汉语、汉字，汉族与少数民族被统称为“中华民族”，又自称为炎黄子孙、龙的传人。' # 精确模式 # res = jieba.cut(txt) # 获取可迭代对象 res = jieba.lcut(txt) # 生成的是一个列表 # 全模式 # res1 = jieba.cut(txt, cut_all

jieba模块 下载 pip install jieba 使用 import jieba 精确模式 jieba.cut() 直接打印出的是单个文字 转换成列表--》jieba.lcut() import jieba txt = '每当黎明的第一缕阳光冲散黑暗点亮大地，每当我们走向国旗台看见五星红红旗冉冉升起，右手放在胸上时，此刻我的心中只有一样东西,那就是祖国！' ##精确模式 # res = jieba.cut(txt) # for i in res: # print(i) res1 = jieba.lcut(txt)#转列表 print(res1)#打印转列表 全模式 jieba.cut(txt,cut_all=True) 转成列表--》jieba.lcut(txt,cut_all=True) txt = "每当黎明的第一缕阳光冲散黑暗点亮大地，每当我们走向国旗台看见五星红红旗冉冉升起，右手放在胸上时，此刻我的心中只有一样东西,那就是祖国！" #res2 = jieba.cut(txt,cut_all=True) # for i in res2: # print(i) res3 = jieba.lcut(txt,cut_all=True) print(res4) 搜索引擎模式 jieba.cut_for_search() txt="每当黎明的第一缕阳光冲散黑暗点亮大地

本文记录了笔者用 Python 爬取淘宝某商品的全过程，并对商品数据进行了挖掘与分析，最终得出结论。 项目内容 本案例选择商品类目：沙发。 数量：共 100 页 4400 个商品。 筛选条件：天猫、销量从高到低、价格 500 元以上。 项目目的 对商品标题进行文本分析，词云可视化 不同关键词 word 对应的 sales 的统计分析 商品的价格分布情况分析 商品的销量分布情况分析 不同价格区间的商品的平均销量分布 商品价格对销量的影响分析 商品价格对销售额的影响分析 不同省份或城市的商品数量分布 不同省份的商品平均销量分布 注：本项目仅以以上几项分析为例。 项目步骤 数据采集：Python 爬取淘宝网商品数据 对数据进行清洗和处理 文本分析：jieba 分词、wordcloud 可视化 数据柱形图可视化：barh 数据直方图可视化：hist 数据散点图可视化：scatter 数据回归分析可视化：regplot 工具&模块 工具：本案例代码编辑工具 Anaconda 的 Spyder。 模块：requests、retrying、missingno、jieba、matplotlib、wordcloud、imread、seaborn 等。 爬取数据 因淘宝网是反爬虫的，虽然使用多线程、修改 headers 参数，但仍然不能保证每次 100% 爬取，所以我增加了循环爬取

python中的re库用于正则化，相当于一个过滤器，可以过滤掉不需要的字符，得到自己想要的。 import re import jieba rule = re.compile(r"^[\u4e00-\u9fa5]+$") text='我是卖报的小行家哈哈哈，happy new year！' words=[] seg = jieba.posseg.cut(text) for s in seg: if len(s.word)>1 and re.search(rule, s.word) and\ s.flag in ["a", "v", "x", "n", "an", "vn", "nz", "nt", "nr"]: words.append(s.word) print(words) 　　 运行结果是： ['卖报', '行家'] 其中，\u4e00-\u9fa5表示匹配中文字符，\u4e00是在编码中中文字符开始的值，\u9fa5是中文字符结束的值。 jieba.posseg.cut(text) 可以对段落进行词的划分，划分结果是有两个属性，一个是词word，一个是词性flag。 re.split(r'第.{1,3}章\n', text)[1:] 表示按照章节划分text，其中.{1,3}表示匹配除换行意外的字符1到3次，总的来说可以匹配"第□□□章\n". 来源： https:/

jieba是中文文本用于分词的库，有3种模式：精确模式、全模式（所有可能的分割）、搜索引擎模式（在精确模式基础上再进行分割） # coding=utf-8 import jieba #txt = open(u"D:\data\ebook\红楼梦.txt","r").read() #,encoding='utf-8' txt = open("D:\\data\\ebook\\1.txt","r",encoding='utf-8').read() words = jieba.lcut_for_search(txt) # 使用搜索引擎模式对文本进行分词 counts = {} # 通过键值对的形式存储词语及其出现的次数 for word in words: print(word) if len(word) == 1: # 长度为1的词语不计算在内 continue else: counts[word] = counts.get(word, 0) + 1 # 遍历所有词语，每出现一次其对应的值加 1 items = list(counts.items())#将键值对转换成列表 items.sort(key=lambda x: x[1], reverse=True) # 根据词语出现的次数进行从大到小排序 for i in range(5): word, count = items[i]

jieba是国内很多人使用最多的多中文分词工具，它的安装方法有很多种,下面我来介绍一种最简单的安装方法： 操作方法; 在cmd中输入 pip install jieba 安装成功界面见上图。 这是安装jieba最简单的一个方法。然后在代码中使用import jieba运行没有报错就是成功安装了。QAQ 来源： https://blog.csdn.net/weixin_43996615/article/details/102719023