发布于 2018-01-30 05:58:53 | 58 次阅读 | 评论: 0 | 来源: 网友投递

这里有新鲜出炉的Python多线程编程,程序狗速度看过来!

Python编程语言

Python 是一种面向对象、解释型计算机程序设计语言,由Guido van Rossum于1989年底发明,第一个公开发行版发行于1991年。Python语法简洁而清晰,具有丰富和强大的类库。它常被昵称为胶水语言,它能够把用其他语言制作的各种模块(尤其是C/C++)很轻松地联结在一起。


本篇文章主要介绍了浅谈python jieba分词模块的基本用法,小编觉得挺不错的,现在分享给大家,也给大家做个参考。一起跟随小编过来看看吧

jieba(结巴)是一个强大的分词库,完美支持中文分词,本文对其基本用法做一个简要总结。

特点

  1. 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。
  2. 支持繁体分词
  3. 支持自定义词典
  4. MIT 授权协议

安装jieba


pip install jieba

简单用法

结巴分词分为三种模式:精确模式(默认)、全模式和搜索引擎模式,下面对这三种模式分别举例介绍:

精确模式


import jieba
s = u'我想和女朋友一起去北京故宫博物院参观和闲逛。'

cut = jieba.cut(s)

print '【Output】'
print cut
print ','.join(cut)

【Output】
<generator object cut at 0x7f8dbc0efc30>
我,想,和,女朋友,一起,去,北京故宫博物院,参观,和,闲逛,。

可见分词结果返回的是一个生成器(这对大数据量数据的分词尤为重要)。

全模式


print '【Output】'
print ','.join(jieba.cut(s,cut_all = True))

【Output】
我,想,和,女朋友,朋友,一起,去,北京,北京故宫,北京故宫博物院,故宫,故宫博物院,博物,博物院,参观,和,闲逛,,

可见全模式就是把文本分成尽可能多的词。

搜索引擎模式


print '【Output】'
print ','.join(jieba.cut_for_search(s))

【Output】
我,想,和,朋友,女朋友,一起,去,北京,故宫,博物,博物院,北京故宫博物院,参观,和,闲逛,。

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,举例如下:


import jieba.posseg as psg
print '【Output】'
print [(x.word,x.flag) for x in psg.cut(s)]

# 输出:
'''
[(u'我', u'r'), (u'想', u'v'), (u'和', u'c'), (u'女朋友', u'n'), (u'一起', u'm'), 
(u'去', u'v'), (u'北京故宫博物院', u'ns'), (u'参观', u'n'), (u'和', u'c'), (u'闲逛', u'v'), (u'。', u'x')]
'''

可以看到成功获取到每个词的词性,这对于我们对分词结果做进一步处理很有帮助,比如只想获取分词结果列表中的名词,那么就可以这样过滤:


print [(x.word,x.flag) for x in psg.cut(s) if x.flag.startswith('n')]

# 输出:
'''
[(u'女朋友', u'n'), (u'北京故宫博物院', u'ns'), (u'参观', u'n')]
'''

至于词性的每个字母分别表示什么词性,jieba分词的结果可能有哪些词性,就要去查阅词性对照表了,本文结尾附了一份从网上搜到的词性对照表,想了解更详细的词性分类信息,可以到网上搜索"结巴分词词性对照"。

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。

用法:


# 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()

举例:开启并行分词模式对三体全集文本进行分词


santi_text = open('./santi.txt').read()
print len(santi_text)

2681968

可以看到三体全集的数据量还是非常大的,有260多万字节的长度。


jieba.enable_parallel(100)
santi_words = [x for x in jieba.cut(santi_text) if len(x) >= 2]
jieba.disable_parallel()

获取出现频率Top n的词

还是以上面的三体全集文本为例,假如想要获取分词结果中出现频率前20的词列表,可以这样获取:


from collections import Counter
c = Counter(santi_words).most_common(20)
print c

# 输出:
'''
[(u'\r\n', 21805), (u'一个', 3057), (u'没有', 2128), (u'他们', 1690), (u'我们', 1550), 
(u'这个', 1357), (u'自己', 1347), (u'程心', 1320), (u'现在', 1273), (u'已经', 1259), 
(u'世界', 1243), (u'罗辑', 1189), (u'可能', 1177), (u'什么', 1176), (u'看到', 1114), 
(u'知道', 1094), (u'地球', 951), (u'人类', 935), (u'太空', 930), (u'三体', 883)]
'''

可以看到结果中'\r\n'居然是出现频率最高的词,还有'一个'、'没有'、'这个'等这种我们并不想要的无实际意义的词,那么就可以根据前面说的词性来进行过滤,这个以后细讲。

使用用户字典提高分词准确性

不使用用户字典的分词结果:


txt = u'欧阳建国是创新办主任也是欢聚时代公司云计算方面的专家'
print ','.join(jieba.cut(txt))

欧阳,建国,是,创新,办,主任,也,是,欢聚,时代,公司,云,计算,方面,的,专家

使用用户字典的分词结果:


jieba.load_userdict('user_dict.txt')
print ','.join(jieba.cut(txt))

欧阳建国,是,创新办,主任,也,是,欢聚时代,公司,云计算,方面,的,专家

可以看出使用用户字典后分词准确性大大提高。

注:其中user_dict.txt的内容如下:

欧阳建国 5

创新办 5 i

欢聚时代 5

云计算 5

用户字典每行一个词,格式为:

词语 词频 词性

其中词频是一个数字,词性为自定义的词性,要注意的是词频数字和空格都要是半角的。

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

以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持PHPERZ。



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