Jieba分词是一个用于中文文本分词的开源工具。它可以将一段连续的中文文本切分成一个一个的词语，这对于中文自然语言处理（NLP）任务如文本分类、情感分析、机器翻译等非常重要。Jieba分词具有以下特点：
- 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，速度快，但不能解决歧义。
- 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。
- 支持自定义词典：用户可以通过添加自定义词典来提高分词的准确性，尤其是对一些专有名词和新词的识别。
- 内置多种分词词典：Jieba自带了多种分词词典，能够识别大量常用词汇。
Jieba基础使用
安装
可以使用pip安装Jieba：
pip install jieba
使用示例
import jieba# 精确模式
text = "我来到北京清华大学"
seg_list = jieba.cut(text, cut_all=False)
print("精确模式: " + "/ ".join(seg_list))# 全模式
seg_list = jieba.cut(text, cut_all=True)
print("全模式: " + "/ ".join(seg_list))# 搜索引擎模式
seg_list = jieba.cut_for_search(text)
print("搜索引擎模式: " + "/ ".join(seg_list))
输出：
精确模式: 我/ 来到/ 北京/ 清华大学
全模式: 我/ 来到/ 北京/ 清华/ 清华大学/ 华大/ 大学
搜索引擎模式: 我/ 来到/ 北京/ 清华/ 华大/ 大学/ 清华大学
通过这种方式，Jieba可以高效地将中文文本分割成词语，为后续的自然语言处理任务提供基础支持。
自定义词典
Jieba分词支持自定义词典功能，允许用户添加特定领域或特定应用场景的词汇，以提高分词的准确性和识别率。以下是关于自定义词典功能的详细介绍：
自定义词典的使用方法
-
创建自定义词典文件： 自定义词典是一个纯文本文件，每行一个词汇，格式如下：
词语 词频 词性- 词语：需要添加的词汇。
- 词频：可选，词频越高，分词时越倾向于将此词作为一个整体分出。默认值是1。
- 词性：可选，词语的词性标注。
例如：
自然语言处理 3 n 机器学习 5 n 深度学习 2 n -
加载自定义词典： 使用
jieba.load_userdict方法加载自定义词典：import jiebajieba.load_userdict('user_dict.txt') -
添加单个词汇： 除了加载整个词典文件，还可以动态添加单个词汇：
jieba.add_word('自定义词') jieba.add_word('深度学习', freq=20000, tag='n') -
删除单个词汇： 如果需要移除某个词汇，可以使用
jieba.del_word方法：jieba.del_word('不需要的词')
自定义词典示例
假设有一个文本需要处理，并且有一些特定领域的词汇需要添加：
自定义词典文件 (user_dict.txt):
人工智能 5 n
区块链 3 n
数据挖掘 4 n
加载自定义词典并进行分词
import jieba# 加载自定义词典
jieba.load_userdict('user_dict.txt')# 测试文本
text = "人工智能和区块链是当今的热门技术，数据挖掘也是非常重要的技能。"# 分词
seg_list = jieba.cut(text, cut_all=False)
print("精确模式: " + "/ ".join(seg_list))
输出结果
精确模式: 人工智能/ 和/ 区块链/ 是/ 当今/ 的/ 热门/ 技术/ ，/ 数据挖掘/ 也是/ 非常/ 重要/ 的/ 技能/ 。
词性划分
要查看每个词的词性，你可以使用 Jieba 的 jieba.posseg 模块，它提供了词性标注的功能。jieba.posseg 模块可以分词并同时返回词性标注。
示例代码
以下是使用 jieba.posseg 模块进行分词和词性标注的示例代码：
import jieba.posseg as pseg# 测试文本
text = "人工智能和区块链是当今的热门技术，数据挖掘也是非常重要的技能。"# 分词并标注词性
words = pseg.cut(text)# 输出分词结果和词性
for word, flag in words:print(f'{word} ({flag})')
解释
jieba.posseg.cut(text)：对文本进行分词并返回一个生成器，每个生成器项是一个包含词语和词性标记的元组。word：表示分词结果中的词语。flag：表示词语的词性标记（例如，n表示名词，v表示动词等）。
词性标记
常见的词性标记包括：
n：名词v：动词a：形容词d：副词p：介词m：数词q：量词
这将帮助你在分词结果中看到每个词汇的词性，从而进行更深入的文本分析。
关键词提取
Jieba 提供了 jieba.analyse 模块来进行关键词提取，常用于从文本中提取出重要的词汇。
示例代码
import jieba.analysetext = "人工智能是计算机科学的一个重要领域，近年来得到了广泛的应用。"# 提取关键词
keywords = jieba.analyse.extract_tags(text, topK=5, withWeight=False)print("关键词: " + "/ ".join(keywords))
topK：返回前 K 个关键词。withWeight：是否返回词语的权重，默认为 False。
TF-IDF 算法
jieba.analyse 还支持 TF-IDF 算法来提取关键词。
示例代码
import jieba.analysetext = "人工智能是计算机科学的一个重要领域，近年来得到了广泛的应用。"# 提取关键词及其权重
keywords_with_weight = jieba.analyse.extract_tags(text, topK=5, withWeight=True)for word, weight in keywords_with_weight:print(f'{word}: {weight}')
TextRank 算法
jieba.analyse 模块也支持 TextRank 算法，这是一种图排序算法，用于提取关键词。
示例代码
import jieba.analysetext = "人工智能是计算机科学的一个重要领域，近年来得到了广泛的应用。"# 使用 TextRank 算法提取关键词
keywords = jieba.analyse.textrank(text, topK=5, withWeight=False)print("关键词: " + "/ ".join(keywords))
工程技巧
位置获取
地名提取
要从文本中分出地名，可以使用jieba结合词性标注来识别地名。地名通常标记为ns（名词性地名）。你可以使用jieba.posseg模块进行词性标注，然后筛选出标记为ns的词汇。
以下是从文本中提取地名的示例代码：
import jieba.posseg as pseg# 测试文本
text = "我去了北京和上海，最近还计划去东京和纽约旅游。"# 分词并标注词性
words = pseg.cut(text)# 提取地名
places = [word for word, flag in words if flag == 'ns']
经纬查询
尝试通过两个不同的地图服务API（腾讯地图和高德地图）来获取指定地点的经纬度坐标。
requests是一个用 Python 编写的第三方 HTTP 库，它使得发送 HTTP/1.1 请求变得非常简单。使用requests，你可以很容易地发送各种 HTTP 请求（如 GET、POST、PUT、DELETE 等），并获取服务器响应的内容。requests库的设计哲学是简洁易用，同时又不失强大和灵活性
import requestsdef tencentMap(location): #调用腾讯api查找城市经纬度url = "https://apis.map.qq.com/jsapi?" # 腾讯地图API接口para = {"qt": "geoc","addr": location, # 传入地址参数"output": "jsonp","key": "xxxxxxxxxx", # 即腾讯地图API的key"pf": "jsapi","ref": "jsapi"}req = requests.get(url, para).json() # 请求数据并转为json格式geted = req["detail"]return float(geted['pointx']),float(geted['pointy'])def aliMap(location): #调用阿里api查找城市经纬度para = {'key':'xxxxxxxxxx', # 高德Key'address':location} # 地址参数url = 'https://restapi.amap.com/v3/geocode/geo?' # 高德地图地理编码API服务地址result = requests.get(url,para).json() # GET方式请求lon_lat = result['geocodes'][0]['location']lon,lat = map(float, lon_lat.split(','))return lon,latdef getLonLat(location):try:return tencentMap(location)except:return aliMap(location)return None,None
自定义缺省词典词性
可以通过在加载词典文件后遍历词汇并动态添加这些词汇到 Jieba 的分词库中，同时指定词性。
def add_dict(self, dict_path:str,tag:str):with open(dict_path, 'r', encoding='utf-8') as file:for line in file:word = line.strip()jieba.add_word(word, tag=tag)
找到第一个该词性的词
从一个句子中返回第一个指定词性的词，可以使用 jieba.posseg 模块进行词性标注，并在遍历分词结果时找到第一个匹配的词性。
import jieba.posseg as psegdef find_first_word_of_type(text, word_type):# 分词并标注词性words = pseg.cut(text)# 遍历分词结果，寻找第一个指定词性的词for word, flag in words:if flag == word_type:return wordreturn None
