python jieba库的基本使用

一、jieba库概述

jieba是优秀的中文分词第三方库

• 中文文本需要通过分词获得单个的词语
• jieba是优秀的中文分词第三方库，需要额外安装
• jieba库提供三种分词模式，最简单只需要掌握一个函数
  

二、jieba库安装

pip install jieba

三、jieba分词的原理

jieba分词依靠中文词库

• 利用一个中文词库，确定汉字之间的关联概率
• 汉字间概率大的组成词组，形成分词结果
  

四、jieba分词的3种模式

• 精确模式：把文本精确地切分开，不存在冗余单词（最常用）
• 全模式：把文本中所有可能的词语都扫描出来，有冗余
• 搜索引擎模式：在精确模式的基础上，对长词再次切分
  

五、jieba库常用函数

函数	描述
jieba.lcut(s)	精确模式，返回一个列表类型的分词结果
jieba.lcut(s,cut_all=true)	全模式，返回一个列表类型的分词结果，存在冗余
jieba.lcut_for_search(s)	搜索引擎模式，返回一个列表类型的分词结果，存在冗余
jieba.lcut(s)	精确模式，返回一个列表类型的分词结果
jieba.add_word(s)	向分词词典增加新词w

例子：

>>> jieba.lcut("中国是一个伟大的国家")
['中国', '是', '一个', '伟大', '的', '国家']

>>> jieba.lcut("中国是一个伟大的国家", cut_all=true)
['中国', '国是', '一个', '伟大', '的', '国家']

>>> jieba.lcut_for_search("*是伟大的")
['中华', '华人', '人民', '共和', '*', '*', '是', '伟大', '的']

六、文本词频示例

问题分析

• 英文文本： hamlet 分析词频
  

• 中文文本： 《三国演义》 分析人物
  

代码如下：

def gettext():
 # 打开 hamlet.txt 这个文件
 txt = open("hamlet.txt", "r").read()
 # 避免大小写对词频统计的干扰，将所有单词转换为小写
 txt = txt.lower()
 # 将文中出现的所有特殊字符替换为空格
 for ch in '|"#$%^&*()_+-=\\`~{}[];:<>?/':
 txt = txt.replace(ch, " ")
 # 返回一个所以后单词都是小写的，单词间以空格间隔的文本
 return txt

hamlettxt = gettext()
# split() 默认使用空格作为分隔符
words = hamlettxt.split()
counts = {}
for word in words:
 counts[word] = counts.get(word,0) + 1
items = list(counts.items())
items.sort(key=lambda x:x[1], reverse=true)
for i in range(10):
 word, count = items[i]
 print("{0:<10}{1:>5}".format(word,count))

上面代码中的

items.sort(key=lambda x:x[1], reverse=true)

是根据单词出现的次数进行排序，其中使用了 lambda 函数。更多解释请看：

下面使用 jieba 库来统计《三国演义》中任务出场的次数：

import jieba
txt = open("threekingdoms.txt","r",encoding="utf-8").read()
words = jieba.lcut(txt)
counts = {}
for word in words:
 if len(word) == 1:
 continue
 else:
 counts[word] = counts.get(word, 0) + 1

items = list(counts.items())
items.sort(key=lambda x:x[1], reverse=true)
for i in range(15):
 word, count = items[i]
 print("{0:<10}{1:>5}".format(word,count))

运行结果：

曹操  953
孔明  836
将军  772
却说  656
玄德  585
关公  510
丞相  491
二人  469
不可  440
荆州  425
玄德曰  390
孔明曰  390
不能  384
如此  378
张飞  358

我们可以看到得出的结果与我们想象的有些差异，比如

• “却说”、“二人”等与人名无关
• “诸葛亮”、“孔明”都是同一个人
• “孔明”和“孔明曰”分词不符合我们的需求
  

所以我们需要对上面代码进行优化，在词频统计的基础上，面向问题改造我们的程序。

下面是《三国演义》人物数量统计代码的升级版，升级版中对于某些确定不是人名的词，即使做了词频统计，也要将它删除掉。使用寄一个集合excludes来接收一些确定不是人名但是又排序比较靠前的单词列进去。

import jieba
txt = open("threekingdoms.txt","r",encoding="utf-8").read()
excludes = {"将军","却说","荆州","二人","不可","不能","如此"}
words = jieba.lcut(txt)
counts = {}
for word in words:
 if len(word) == 1:
 continue
 elif word == "诸葛亮" or word == "孔明曰":
 rword == "孔明"
 elif word == "关公" or word == "云长":
 rword == "关羽"
 elif word == "玄德" or word == "玄德曰":
 rword == "刘备"
 elif word == "孟德" or word == "丞相":
 rword == "曹操"
 else:
 rword = word
 counts[rword] = counts.get(rword, 0) + 1

items = list(counts.items())
items.sort(key=lambda x:x[1], reverse=true)
for i in range(15):
 word, count = items[i]
 print("{0:<10}{1:>5}".format(word,count))

运行结果：

曹操  963
孔明  847
张飞  366
商议  359
如何  352
主公  340
军士  320
吕布  303
左右  298
军马  297
赵云  283
刘备  282
引兵  279
次日  278
大喜  274

可以看出还是有像“商议”、“如何”等不是人物的词出现在统计结果，我们将这些词加入到 excludes 中，多次运行程序后最后得到《三国演义》任务出场顺序前20：

七、文本词频统计问题举一反三

应用问题扩展

• 《红楼梦》、《西游记》、《水浒传》...等名著都可以统计它的任务出场次数
• *工作报告、科研论文、新闻报道...中出现的大量的词频进行分析，进而找到每篇文章的重点内容
• 进一步，对文本的词语或词汇绘制成词云，使其展示的效果更加直观

以上内容资料均来源于中国大学mooc网-北京理工大学python语言程序设计课程
课程地址：https://www.icourse163.org/course/bit-268001

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