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python jieba庫的基本使用

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一、jieba庫概述

jieba是優(yōu)秀的中文分詞第三方庫

  • 中文文本需要通過分詞獲得單個的詞語
  • jieba是優(yōu)秀的中文分詞第三方庫,需要額外安裝
  • jieba庫提供三種分詞模式,最簡單只需要掌握一個函數(shù)

二、jieba庫安裝

pip install jieba

三、jieba分詞的原理

jieba分詞依靠中文詞庫

  • 利用一個中文詞庫,確定漢字之間的關(guān)聯(lián)概率
  • 漢字間概率大的組成詞組,形成分詞結(jié)果

四、jieba分詞的3種模式

  • 精確模式:把文本精確地切分開,不存在冗余單詞(最常用)
  • 全模式:把文本中所有可能的詞語都掃描出來,有冗余
  • 搜索引擎模式:在精確模式的基礎(chǔ)上,對長詞再次切分

五、jieba庫常用函數(shù)

函數(shù) 描述
jieba.lcut(s) 精確模式,返回一個列表類型的分詞結(jié)果
jieba.lcut(s,cut_all=True) 全模式,返回一個列表類型的分詞結(jié)果,存在冗余
jieba.lcut_for_search(s) 搜索引擎模式,返回一個列表類型的分詞結(jié)果,存在冗余
jieba.lcut(s) 精確模式,返回一個列表類型的分詞結(jié)果
jieba.add_word(s) 向分詞詞典增加新詞w

例子:

>>> jieba.lcut("中國是一個偉大的國家")
['中國', '是', '一個', '偉大', '的', '國家']

>>> jieba.lcut("中國是一個偉大的國家", cut_all=True)
['中國', '國是', '一個', '偉大', '的', '國家']

>>> jieba.lcut_for_search("中華人民共和國是偉大的")
['中華', '華人', '人民', '共和', '共和國', '中華人民共和國', '是', '偉大', '的']

六、文本詞頻示例

問題分析

  • 英文文本: Hamlet 分析詞頻

https://python123.io/resources/pye/hamlet.txt

  • 中文文本: 《三國演義》 分析人物

https://python123.io/resources/pye/threekingdoms.txt

代碼如下:

def getText():
 # 打開 hamlet.txt 這個文件
 txt = open("hamlet.txt", "r").read()
 # 避免大小寫對詞頻統(tǒng)計的干擾,將所有單詞轉(zhuǎn)換為小寫
 txt = txt.lower()
 # 將文中出現(xiàn)的所有特殊字符替換為空格
 for ch in '|"#$%^*()_+-=\\`~{}[];:>?/':
 txt = txt.replace(ch, " ")
 # 返回一個所以后單詞都是小寫的,單詞間以空格間隔的文本
 return txt

hamletTxt = getText()
# split() 默認使用空格作為分隔符
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))

上面代碼中的

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

是根據(jù)單詞出現(xiàn)的次數(shù)進行排序,其中使用了 lambda 函數(shù)。更多解釋請看:
https://www.runoob.com/python/att-list-sort.html

下面使用 jieba 庫來統(tǒng)計《三國演義》中任務(wù)出場的次數(shù):

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))

運行結(jié)果:

曹操  953
孔明  836
將軍  772
卻說  656
玄德  585
關(guān)公  510
丞相  491
二人  469
不可  440
荊州  425
玄德曰  390
孔明曰  390
不能  384
如此  378
張飛  358

我們可以看到得出的結(jié)果與我們想象的有些差異,比如

  • “卻說”、“二人”等與人名無關(guān)
  • “諸葛亮”、“孔明”都是同一個人
  • “孔明”和“孔明曰”分詞不符合我們的需求

所以我們需要對上面代碼進行優(yōu)化,在詞頻統(tǒng)計的基礎(chǔ)上,面向問題改造我們的程序。

下面是《三國演義》人物數(shù)量統(tǒng)計代碼的升級版,升級版中對于某些確定不是人名的詞,即使做了詞頻統(tǒng)計,也要將它刪除掉。使用寄一個集合excludes來接收一些確定不是人名但是又排序比較靠前的單詞列進去。

import jieba
txt = open("threekingdoms.txt","r",encoding="utf-8").read()
excludes = {"將軍","卻說","荊州","二人","不可","不能","如此"}
words = jieba.lcut(txt)
counts = {}
for word in words:
 if len(word) == 1:
 continue
 elif word == "諸葛亮" or word == "孔明曰":
 rword == "孔明"
 elif word == "關(guān)公" or word == "云長":
 rword == "關(guān)羽"
 elif word == "玄德" or word == "玄德曰":
 rword == "劉備"
 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))

運行結(jié)果:

曹操  963
孔明  847
張飛  366
商議  359
如何  352
主公  340
軍士  320
呂布  303
左右  298
軍馬  297
趙云  283
劉備  282
引兵  279
次日  278
大喜  274

可以看出還是有像“商議”、“如何”等不是人物的詞出現(xiàn)在統(tǒng)計結(jié)果,我們將這些詞加入到 excludes 中,多次運行程序后最后得到《三國演義》任務(wù)出場順序前20:

七、文本詞頻統(tǒng)計問題舉一反三

應(yīng)用問題擴展

  • 《紅樓夢》、《西游記》、《水滸傳》...等名著都可以統(tǒng)計它的任務(wù)出場次數(shù)
  • 政府工作報告、科研論文、新聞報道...中出現(xiàn)的大量的詞頻進行分析,進而找到每篇文章的重點內(nèi)容
  • 進一步,對文本的詞語或詞匯繪制成詞云,使其展示的效果更加直觀

以上內(nèi)容資料均來源于中國大學(xué)MOOC網(wǎng)-北京理工大學(xué)Python語言程序設(shè)計課程
課程地址:https://www.icourse163.org/course/BIT-268001

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