python的jieba分詞
前言
jieba是一款高效的中文分詞庫，適用於自然語言處理和信息檢索等領域。本教程將詳細介紹如何使用jieba庫，包括安裝、基本用法、高級功能以及實際應用案例，幫助快速掌握使用技巧。無論您是初學者還是有一定基礎的開發者，都能從中獲益。
一. 安裝
二. 基本用法
1. 導入庫：引入jieba模塊。
2. 分詞：使用`jieba.cut`函數進行分詞，參數包括使用paddle模式（`use_paddle=True`）、全模式（`cut_all=True`）和HMM模型（`HMM=True`）。
3. 全分詞：使用`jieba.cut`（`cut_all=True`）進行全分詞。
4. 搜索模式：調用`jieba.cut_for_search`進行搜索模式分詞。
5. 添加字典：使用`jieba.add_word`添加自定義詞。
6. 刪除字典：使用`jieba.del_word`移除字典中的詞。
7. 載入字典：使用`jieba.load_userdict`載入自定義詞典，文件內容格式為：每個詞佔一行，分三部分，包括詞語、詞頻、詞性，用空格隔開。
三. 高級功能與實際應用
深入理解jieba的高級功能，如詞頻統計、詞性標注等，以及在實際項目中如何應用這些功能。具體案例包括文本分析、情感分析、關鍵詞提取等。
四. 實踐與探索
通過編寫代碼和實際案例，加深對jieba庫的理解和應用。同時，參考官方文檔和社區資源，不斷學習和擴展jieba的使用。
總結：通過本教程，您將能夠熟練使用jieba庫進行中文文本處理，提升Python編程和自然語言處理能力。
❷ jieba分詞
jieba
是針對中文文本進行分詞的強大Python模塊，旨在提供最佳的中文詞分割功能。
分詞模式包括四種：Paddle Mode, Full Mode, Default Mode和自定義模式。在Paddle Mode下，分詞結果為：我/來到/北京/清華大學 和 乒乓球/拍賣/完/了 和 中國/科學技術/大學。Full Mode下，分詞結果更加詳細：我/ 來到/ 北京/ 清華/ 清華大學/ 華大/ 大學。Default Mode下，分詞結果為：我/ 來到/ 北京/ 清華大學。自定義模式則根據用戶載入的詞典進行分詞。
自定義詞典功能允許用戶添加新詞或調整詞典以適應特定需求。例如，在Full Mode下分詞結果為：如果/放到/post/中將/出錯/。通過調整詞典，結果變為：如果/放大/post/中/將/出錯/。另外，使用詞典時可以確保分詞的正確性，如西/蛤/[/台/中/]/正確/應該/不會/被/切開。
關鍵詞提取功能包括基於TF-IDF演算法和TextRank演算法。TF-IDF演算法使用系統內部語料庫計算逆文檔頻率，結果包括：人工智慧 智能 2017 機器 不同 人類 科學 模擬 一門 技術 計算機 研究 工作 Artificial Intelligence AI 圖像識別 12 復雜 流行語 領域 理論 自然語言 挑戰性 專家系統 計算機科學 總的說來 應用領域 勝任 極富 縮寫 容器 機器人 包括 入選 不斷擴大 視覺 心理學 識別 英文。而TextRank演算法則通過構建詞之間關系的圖，並計算節點的PageRank值，結果包括：智能 人工智慧 機器 人類 技術 研究 模擬 包括 科學 工作 領域 理論 計算機 需要 年度 語言 機器人 實質 才能。
詞性標注功能通過為每個詞提供詞性標簽來增強理解。例如，我 r 愛 v 北京 ns 天安門 ns。
並行分詞技術將文本按行分割，分配到多個Python進程進行並行處理，提高分詞速度。默認模式下結果包括：word 永和 start: 0 end:2 word 服裝 start: 2 end:4 word 飾品 start: 4 end:6 word 有限公司 start: 6 end:10。而在搜索模式下，結果包括：word 永和 start: 0 end:2 word 服裝 start: 2 end:4 word 飾品 start: 4 end:6 word 有限 start: 6 end:8 word 公司 start: 8 end:10 word 有限公司 start: 6 end:10。
❸ python 文本處理jieba分詞(結巴分詞)、提取詞，載入詞，修改詞頻，定義詞庫
在Python中，jieba是被廣泛使用的中文分詞工具，特別適合處理繁簡體中文文本。它不僅支持基本的分詞，還允許用戶自定義詞庫和提取關鍵詞，提供了多種模式以適應不同的需求。
jieba的分詞功能強大，提供了HMM模型，可以處理unicode和UTF-8編碼的字元串，但不推薦直接使用GBK編碼，以防解碼錯誤。其cut和cut_for_search函數返回的都是生成器，方便逐詞處理。用戶還可以通過jieba.Tokenizer創建自定義分詞器，結合不同的詞典使用。
關鍵詞提取是jieba的亮點，它支持基於TF-IDF和TextRank演算法的抽取。TF-IDF用於評估詞語在文檔中的重要性，TextRank則通過計算詞之間的共現關系和PageRank來確定關鍵詞。用戶可以切換自定義的語料庫來調整這些演算法的行為。
此外，jieba還允許添加自定義詞和詞庫，詞典格式簡單明了，只需一行一個詞，詞性可選。載入詞庫時，推薦使用UTF-8編碼，且注意jieba默認詞庫的位置可以替換或自定義，通過set_dictionary函數實現。
在NLP應用中，jieba提供了詞頻統計、停用詞過濾、同義詞合並等工具，幫助進行更深入的文本分析。同時，它還支持並行分詞以提高處理速度，適用於大數據量的文本處理。
安裝和使用jieba時，可能遇到的問題可以通過pip或conda安裝，若無whl文件，可以從源代碼包進行安裝，確保在正確的目錄下執行安裝命令。遇到安裝失敗，可以參考相關文檔和社區解決方案。