结巴分词

Python中文分词工具很多，包括盘古分词、Yaha分词、Jieba分词、清华THULAC等。它们的基本用法都大同小异，这里先了解一下结巴分词。

1. 结巴包的安装

pip install jieba

若使用PyCharm，从左上角的File–>Setting–>Project:工程名–>Project Interpreter，点击右侧的“+”，在弹出界面的搜索栏中输入“jieba”，Install Package。

2. 结巴涉及的算法

结巴中文分词涉及到的算法包括：
(1) 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)；
(2) 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；
(3) 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. 结巴的三种分词模式

结巴中文分词支持的三种分词模式包括：
(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，但是不能解决歧义问题；
(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。

4. 主要功能

4.1 分词

• 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.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)，或者用

• jieba.lcut 以及jieba.lcut_for_search 直接返回 list

• 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。

示例

# encoding=utf-8
import jieba

seg_list = jieba.cut("我来到北京清华大学", cut_all=True)
print("【全模式】: " + "/ ".join(seg_list))  # 全模式

seg_list = jieba.cut("我来到北京清华大学", cut_all=False)
print("【精确模式】: " + "/ ".join(seg_list))  # 精确模式

seg_list = jieba.cut("他来到了网易杭研大厦")  # 默认是精确模式
print("【默认模式】: " + "/ ".join(seg_list))

seg_list = jieba.cut_for_search("小明硕士毕业于中国科学院计算所，后在日本京都大学深造")  # 搜索引擎模式
print("【搜索引擎模式】" + "/".join(seg_list))

4.2 添加自定义词典

载入词典

• 开发者可以指定自己自定义的词典，以便包含 jieba 词库里没有的词。虽然 jieba 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
• 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。

例如

云计算 5
李小福 2 nr
创新办 3 i
easy_install 3 eng
好用 300
韩玉赏鉴 3 nz
八一双鹿 3 nz
台中
凱特琳 nz
Edu Trust认证 2000

没有添加自定义词典

seg_list = jieba.cut("李小福是创新办主任也是云计算方面的专家") #没有添加自定义词典
print('输出：' + '/'.join(seg_list))

输出：李小福/是/创新/办/主任/也/是/云/计算/方面/的/专家

添加自定义词典

jieba.load_userdict('userdict.txt')   #添加自定义词典
seg_list = jieba.cut('李小福是创新办主任也是云计算方面的专家')
print('输出：' + '/'.join(seg_list))

输出：李小福/是/创新办/主任/也/是/云计算/方面/的/专家

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。

代码示例

print('/'.join(jieba.cut('如果放到post中将出错。', HMM=False)))
jieba.suggest_freq(('中', '将'), True)    #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)))

print('/'.join(jieba.cut('「台中」正确应该不会被切开', HMM=False)))
jieba.suggest_freq(('台','中'), True)
print('/'.join(jieba.cut('「台中」正确应该不会被切开', HMM=False)))

如果/放到/post/中/将/出错/。
如果/放到/post/中/将/出错/。
[/台中/」/正确/应该/不会/被/切开
[/台/中/」/正确/应该/不会/被/切开

• “通过用户自定义词典来增强歧义纠错能力”

参考

https://github.com/fxsjy/jieba/issues/14
https://www.jianshu.com/p/1d525c86515d
https://www.jianshu.com/p/e8b5d01ca073
https://blog.csdn.net/vivian_ll/article/details/61204728