一、jieba分词功能
1、主要模式
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
2、算法
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)
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
3、主要功能
- jieba.cut
方法接受三个输入参数: 需要分词的字符串；cut_all 参数用来控制是否采用全模式；HMM 参数用来控制是否使用 HMM 模型
- jieba.cut_for_search
方法接受两个参数：需要分词的字符串；是否使用 HMM 模型。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 待分词的字符串可以是 unicode 或 UTF-8 字符串、GBK 字符串。注意：不建议直接输入 GBK 字符串，可能无法预料地错误解码成 UTF-8
- jieba.Tokenizer(dictionary=DEFAULT_DICT)
新建自定义分词器，可用于同时使用不同词典。jieba.dt 为默认分词器，所有全局分词相关函数都是该分词器的映射。
- 载入词典
用法： jieba.load_userdict(file_name) # file_name 为文件类对象或自定义词典的路径 词典格式和 dict.txt 一样，一个词占一行；每一行分三部分：词语、词频（可省略）、词性（可省略），用空格隔开，顺序不可颠倒。file_name 若为路径或二进制方式打开的文件，则文件必须为 UTF-8 编码。 词频省略时使用自动计算的能保证分出该词的词频。
- 调整词典。
使用 add_word(word, freq=None, tag=None) 和 del_word(word) 可在程序中动态修改词典。 使用 suggest_freq(segment, tune=True) 可调节单个词语的词频，使其能（或不能）被分出来。 注意：自动计算的词频在使用 HMM 新词发现功能时可能无效。
- 基于 TF-IDF 算法的关键词抽取
import jieba.analyse jieba.analyse.extract_tags(sentence, topK=20, withWeight=False, allowPOS=()) sentence 为待提取的文本 topK 为返回几个 TF/IDF 权重最大的关键词，默认值为 20 withWeight 为是否一并返回关键词权重值，默认值为 False allowPOS 仅包括指定词性的词，默认值为空，即不筛选 jieba.analyse.TFIDF(idf_path=None) 新建 TFIDF 实例，idf_path 为 IDF 频率文件
- 基于 TextRank 算法的关键词抽取
jieba.analyse.textrank(sentence, topK=20, withWeight=False, allowPOS=('ns', 'n', 'vn', 'v')) 直接使用，接口相同，注意默认过滤词性。 jieba.analyse.TextRank() 新建自定义 TextRank 实例
- 词性标注
jieba.posseg.POSTokenizer(tokenizer=None) 新建自定义分词器，tokenizer 参数可指定内部使用的 jieba.Tokenizer 分词器。jieba.posseg.dt 为默认词性标注分词器。
标注句子分词后每个词的词性，采用和 ictclas 兼容的标记法。- 并行分词
基于 python 自带的 multiprocessing 模块，目前暂不支持 Windows 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
应用一：自定义词典或特定词识别
自定义词典加入方式一：
import jieba jieba.load_userdict("userdict.txt")
自定义词典的格式为词语-词频-词性，其中词频与词性可以没有：
云计算 5 李小福 2 nr 创新办 3 i easy_install 3 eng 好用 300
自定义词加入方式二：
- add_word(word, freq=None, tag=None) 和 del_word(word) 可在程序中动态修改词典。
- suggest_freq(segment, tune=True) 可调节单个词语的词频，使其能（或不能）被分出来。
>>> print('/'.join(jieba.cut('如果放到post中将出错。', HMM=False))) 如果/放到/post/中将/出错/。 >>> jieba.suggest_freq(('中', '将'), True) 494 >>> jieba.add_word(('中将'), freq = 500)
应用二：关键词提取
import jieba.analyse text = '新媒体运营如何提升自己的写作能力' # 添加新词 word = '新媒体运营' jieba.suggest_freq((word), True) jieba.add_word(word, freq=100, tag='get') # 利用idf进行关键词提取 jieba.analyse.set_idf_path("/mnt/gensim/jieba-master/idf.txt.big") print ' '.join(jieba.analyse.extract_tags(text, topK=100, withWeight=False, allowPOS=('get','n','ns','vn')))
jieba.analyse.set_idf_path()可以在关键词提取时，进行IDF设置，一般来说，IDF设置大一些，露出机会就多一些。 add_word()此时可以自定义一种词性，这样就可以达到特定领域词的提取。
此时还可以设置停用词：
jieba.analyse.set_stop_words(file_name)
格式为：
the of is and to in that we
词袋模型不做过多介绍，直接来个案例
from gensim import corpora, models, similarities raw_documents = [ '0无偿居间介绍买卖毒品的行为应如何定性', '1吸毒男动态持有大量毒品的行为该如何认定', '2如何区分是非法种植毒品原植物罪还是非法制造毒品罪', '3为毒贩贩卖毒品提供帮助构成贩卖毒品罪', '4将自己吸食的毒品原价转让给朋友吸食的行为该如何认定', '5为获报酬帮人购买毒品的行为该如何认定', '6毒贩出狱后再次够买毒品途中被抓的行为认定', '7虚夸毒品功效劝人吸食毒品的行为该如何认定', '8妻子下落不明丈夫又与他人登记结婚是否为无效婚姻', '9一方未签字办理的结婚登记是否有效', '10夫妻双方1990年按农村习俗举办婚礼没有结婚证 一方可否起诉离婚', '11结婚前对方父母出资购买的住房写我们二人的名字有效吗', '12身份证被别人冒用无法登记结婚怎么办？', '13同居后又与他人登记结婚是否构成重婚罪', '14未办登记只举办结婚仪式可起诉离婚吗', '15同居多年未办理结婚登记，是否可以向法院起诉要求离婚' ]
载入中文数据以及对应的包，corpora是构造词典的, similarities求相似性可以用得到。
texts = [[word for word in jieba.cut(document, cut_all=True)] for document in raw_documents]
将词语进行分词，并进行存储。
dictionary = corpora.Dictionary(texts)
寻找整篇语料的词典、所有词，corpora.Dictionary。
corpus = [dictionary.doc2bow(text) for text in texts]
建立语料之后，分支一：BOW词袋模型；分支二：建立TFIDF。
分之一：BOW词袋模型
由doc2bow变为词袋，输出的格式为：
[[(0, 1), (1, 1), (2, 1), (3, 1), (4, 1), (5, 1), (6, 1)], [(0, 1), (4, 1), (5, 1), (7, 1), (8, 1), (9, 2), (10, 1)], [(0, 1), (3, 1), (4, 1), (5, 1), (6, 1), (7, 1), (10, 1)]]
例如（9，2）这个元素代表第二篇文档中id为9的单词“silver”出现了2次。
分支二：建立TFIDF
tfidf = models.TfidfModel(corpus)
使用tf-idf 模型得出该评论集的tf-idf 模型
corpus_tfidf = tfidf[corpus]
此处已经计算得出所有评论的tf-idf 值
在TFIDF的基础上，进行相似性检索。
similarity = similarities.Similarity('Similarity-tfidf-index', corpus_tfidf, num_features=600)
然后进行similarity检索。
print(similarity[test_corpus_tfidf_1]) # 返回最相似的样本材料,(index_of_document, similarity) tuples
当然其中的test_corpus_tfidf_1需要进行预先处理。先变为dow2bow，然后tfidf
情况一：新的句子
new_sensence = "16通过下面一句得到语料中每一篇文档对应的稀疏向量" test_corpus_1 = dictionary.doc2bow(jieba.cut(raw_documents[1], cut_all=True)) vec_tfidf = tfidf[test_corpus_1]
利用doc2bow对其进行分割，然后求tfidf模型。输出的结果即为：
vec_tfidf Out[82]: [(1, 0.09586155438319434), (5, 0.1356476941913782), (6, 0.09586155438319434), (8, 0.1356476941913782), (11, 0.19172310876638868), (12, 0.38344621753277736), (13, 0.38344621753277736), (14, 0.38344621753277736), (15, 0.16086258119086566), (16, 0.38344621753277736), (17, 0.38344621753277736), (18, 0.38344621753277736)]
情况二：tfidf模型的保存与内容查看
for item in corpus_tfidf: print(item) tfidf.save("data.tfidf") tfidf = models.TfidfModel.load("data.tfidf") print(tfidf_model.dfs)
案例一：
test_corpus是语料，通过bow2vec函数向量格式更改为：[0.1,0.2,0,0,0,0,…,0.9]
import jieba from gensim import corpora, models, similarities import numpy as np from tqdm import tqdm texts = [[word for word in jieba.cut(document, cut_all=True)] for document in test_corpus] dictionary = corpora.Dictionary(texts) corpus = [dictionary.doc2bow(text) for text in texts] tfidf = models.TfidfModel(corpus) corpus_tfidf =tfidf[corpus] def bow2vec(corpus_tfidf,dictionary): vec = [] length = max(dictionary) + 1 for content in tqdm(corpus_tfidf): sentense_vectors = np.zeros(length) for co in content: sentense_vectors[co[0]]=co[1] vec.append(sentense_vectors) return vec svec = bow2vec(corpus_tfidf,dictionary)
文章转自： https://blog.csdn.net/sinat_26917383/article/details/71436563