一.介绍：

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.

完整文档见 :

GitHub: https://github.com/fxsjy/jieba

特点

• 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

在线演示： http://jiebademo.ap01.aws.af.cm/

安装说明

代码对 Python 2/3 均兼容

• 全自动安装： easy_install jieba 或者 pip install jieba / pip3 install jieba
• 半自动安装：先下载 https://pypi.python.org/pypi/jieba/ ，解压后运行 python setup.py install
• 手动安装：将 jieba 目录放置于当前目录或者 site-packages 目录
• 通过 import jieba 来引用

二.功能介绍及例子

　　1.分词主要功能：

           　 先介绍主要的使用功能，再展示代码输出。jieba分词的主要功能有如下几种：

　　　　　　1. jieba.cut：该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参数用来控制是否适用HMM模型

　　　　　　2. jieba.cut_for_search：该方法接受两个参数：需要分词的字符串；是否使用HMM模型，该方法适用于搜索引擎构建倒排索引的分词，粒度比较细。

　　　　　　3. 待分词的字符串可以是unicode或者UTF－8字符串，GBK字符串。注意不建议直接输入GBK字符串，可能无法预料的误解码成UTF－8，

　　　　　　4. jieba.cut 以及jieba.cut_for_search返回的结构都是可以得到的generator(生成器), 可以使用for循环来获取分词后得到的每一个词语或者使用

　　　　　　5. jieb.lcut 以及 jieba.lcut_for_search 直接返回list

　　　　　　6. jieba.Tokenizer(dictionary=DEFUALT_DICT) 新建自定义分词器，可用于同时使用不同字典，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。

　　2.简单模式：

　　　　2.1.精确模式（返回结果是一个生成器，对大量数据分词很重要，占内存小）：

import jieba

s = '我想大口吃肉大碗喝酒！！！'
cut=jieba.cut(s)
print(cut)
#精确模式
print('精确模式输出：')
print('，'.join(cut))

              输出为：

　　　　2.2.全模式（返回结果也是生成器，特点是把文本分成尽可能多的词）：

import jieba

s = '我想大口吃肉大碗喝酒！！！'
print('全模式：')
result=jieba.cut(s, cut_all=True)
print(result)
print(' '.join(result))

　　　　输出为：

　　　　2.3.搜索引擎模式：

import jieba

s = '我想大口吃肉大碗喝酒！！！'
print('搜索引擎模式：')
result=jieba.cut_for_search(s)
print(result)
print('，'.join(result))

　　　　　　输出为：

　　3.获取词性：每个词都有其词性，比如名词、动词、代词等，结巴分词的结果也可以带上每个词的词性，要用到jieba.posseg

　　　　 分词及输出词性：

import jieba.posseg as psg

s = '我想大口吃肉大碗喝酒！！！'
print('分词及词性：')
result=psg.cut(s)
print(result)
print([(x.word,x.flag) for x in result])

　　　　过滤词性，如获取名词：

import jieba.posseg as psg

s = '我想大口吃肉大碗喝酒！！！'
print('分词及词性：')
result=psg.cut(s)
print(result)
#筛选为名词的
print([(x.word,x.flag) for x in result if x.flag=='n'])

　　4.并行分词：在文本数据量非常大的时候，为了提高分词效率，开启并行分词就很有必要了。jieba支持并行分词，基于python自带的multiprocessing模块，但要注意的是在Windows环境下不支持。

# 开启并行分词模式，参数为并发执行的进程数
jieba.enable_parallel(5)

# 关闭并行分词模式
jieba.disable_parallel()

　　5.获取出现频率Top n的词（有些词无实际意义，可筛选）：

from collections import Counter
words_total=open('1',encoding='utf-8').read()
c = Counter(words_total).most_common(20)
print (c)

　　6.使用用户字典提高分词准确性：

jieba分词器还有一个方便的地方是开发者可以指定自己的自定义词典，以便包含词库中没有的词，虽然jieba分词有新词识别能力，但是自行添加新词可以保证更高的正确率。

使用命令：

jieba.load_userdict(filename) # filename为自定义词典的路径。在使用的时候，词典的格式和jieba分词器本身的分词器中的词典格式必须保持一致，一个词占一行，每一行分成三部分，一部分为词语，一部分为词频，最后为词性（可以省略），用空格隔开。

　　7.关键词抽取：

附：结巴分词词性对照表（按词性英文首字母排序）

形容词(1个一类，4个二类)

a 形容词

ad 副形词

an 名形词

ag 形容词性语素

al 形容词性惯用语

区别词(1个一类，2个二类)

b 区别词

bl 区别词性惯用语

连词(1个一类，1个二类)

c 连词

cc 并列连词

副词(1个一类)

d 副词

叹词(1个一类)

e 叹词

方位词(1个一类)

f 方位词

前缀(1个一类)

h 前缀

后缀(1个一类)

k 后缀

数词(1个一类，1个二类)

m 数词

mq 数量词

名词 (1个一类，7个二类，5个三类)

名词分为以下子类：

n 名词

nr 人名

nr1 汉语姓氏

nr2 汉语名字

nrj 日语人名

nrf 音译人名

ns 地名

nsf 音译地名

nt 机构团体名

nz 其它专名

nl 名词性惯用语

ng 名词性语素

拟声词(1个一类)

o 拟声词

介词(1个一类，2个二类)

p 介词

pba 介词“把”

pbei 介词“被”

量词(1个一类，2个二类)

q 量词

qv 动量词

qt 时量词

代词(1个一类，4个二类，6个三类)

r 代词

rr 人称代词

rz 指示代词

rzt 时间指示代词

rzs 处所指示代词

rzv 谓词性指示代词

ry 疑问代词

ryt 时间疑问代词

rys 处所疑问代词

ryv 谓词性疑问代词

rg 代词性语素

处所词(1个一类)

s 处所词

时间词(1个一类，1个二类)

t 时间词

tg 时间词性语素

助词(1个一类，15个二类)

u 助词

uzhe 着

ule 了 喽

uguo 过

ude1 的 底

ude2 地

ude3 得

usuo 所

udeng 等 等等 云云

uyy 一样 一般 似的 般

udh 的话

uls 来讲 来说 而言 说来

uzhi 之

ulian 连 （“连小学生都会”）

动词(1个一类，9个二类)

v 动词

vd 副动词

vn 名动词

vshi 动词“是”

vyou 动词“有”

vf 趋向动词

vx 形式动词

vi 不及物动词（内动词）

vl 动词性惯用语

vg 动词性语素

标点符号(1个一类，16个二类)

w 标点符号

wkz 左括号，全角：（ 〔 ［ ｛ 《 【 〖 〈 半角：( [ { <

wky 右括号，全角：） 〕 ］ ｝ 》 】 〗 〉 半角： ) ] { >

wyz 左引号，全角：“ ‘ 『

wyy 右引号，全角：” ’ 』

wj 句号，全角：。

ww 问号，全角：？ 半角：?

wt 叹号，全角：！ 半角：!

wd 逗号，全角：， 半角：,

wf 分号，全角：； 半角： ;

wn 顿号，全角：、

wm 冒号，全角：： 半角： :

ws 省略号，全角：…… …

wp 破折号，全角：—— －－ ——－ 半角：— —-

wb 百分号千分号，全角：％ ‰ 半角：%

wh 单位符号，全角：￥ ＄ ￡ ° ℃ 半角：$

字符串(1个一类，2个二类)

x 字符串

xx 非语素字

xu 网址URL

语气词(1个一类)

y 语气词(delete yg)

状态词(1个一类)

z 状态词

参考：https://pypi.org/project/jieba/#history

　　   https://www.cnblogs.com/jiayongji/p/7119065.html

          https://blog.csdn.net/gzmfxy/article/details/78994396

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