标点符(钱魏 Way)

Python分词模块推荐:结巴中文分词

就是前面说的中文分词,这里需要介绍的是一个分词效果较好,使用起来像但方便的Python模块:结巴。

一、结巴中文分词采用的算法

  • 基于Trie树结构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)
  • 采用了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
  • 对于未登录词,采用了基于汉字成词能力的HMM模型,使用了Viterbi算法

二、结巴中文分词支持的分词模式

目前结巴分词支持三种分词模式:

  1. 精确模式,试图将句子最精确地切开,适合文本分析;
  2. 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;
  3. 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。
使用方法如下:

返回的数据如下:

  1. 精确模式: 我/来到/北京/清华大学
  2. 全模式: 我/来到/北京/清华/清华大学/华大/大学
  3. 搜索引擎模式: 我/来到/北京/清华/华大/大学/清华大学

上述代码解释:

  • jieba.cut方法接受两个输入参数: 1) 第一个参数为需要分词的字符串 2)cut_all参数用来控制是否采用全模式,默认不采用。
  • jieba.cut_for_search方法接受一个参数:需要分词的字符串,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
  • 注意:待分词的字符串可以是gbk字符串、utf-8字符串或者unicode
  • 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),也可以用list(jieba.cut(…))转化为list

三、结巴中文分词的其他功能

1、添加或管理自定义词典

结巴的所有字典内容存放在dict.txt,你可以不断的完善dict.txt中的内容。

2、关键词抽取

通过计算分词后的关键词的TF/IDF权重,来抽取重点关键词。

具体示例:

返回的结果为:关键词抽取: 分词/Python

更多信息请查看:https://github.com/fxsjy/jieba/

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