python的jieba分词
前言
jieba是一款高效的中文分词库，适用于自然语言处理和信息检索等领域。本教程将详细介绍如何使用jieba库，包括安装、基本用法、高级功能以及实际应用案例，帮助快速掌握使用技巧。无论您是初学者还是有一定基础的开发者，都能从中获益。
一. 安装
二. 基本用法
1. 导入库：引入jieba模块。
2. 分词：使用`jieba.cut`函数进行分词，参数包括使用paddle模式（`use_paddle=True`）、全模式（`cut_all=True`）和HMM模型（`HMM=True`）。
3. 全分词：使用`jieba.cut`（`cut_all=True`）进行全分词。
4. 搜索模式：调用`jieba.cut_for_search`进行搜索模式分词。
5. 添加字典：使用`jieba.add_word`添加自定义词。
6. 删除字典：使用`jieba.del_word`移除字典中的词。
7. 载入字典：使用`jieba.load_userdict`载入自定义词典，文件内容格式为：每个词占一行，分三部分，包括词语、词频、词性，用空格隔开。
三. 高级功能与实际应用
深入理解jieba的高级功能，如词频统计、词性标注等，以及在实际项目中如何应用这些功能。具体案例包括文本分析、情感分析、关键词提取等。
四. 实践与探索
通过编写代码和实际案例，加深对jieba库的理解和应用。同时，参考官方文档和社区资源，不断学习和扩展jieba的使用。
总结：通过本教程，您将能够熟练使用jieba库进行中文文本处理，提升Python编程和自然语言处理能力。
❷ jieba分词
jieba
是针对中文文本进行分词的强大Python模块，旨在提供最佳的中文词分割功能。
分词模式包括四种：Paddle Mode, Full Mode, Default Mode和自定义模式。在Paddle Mode下，分词结果为：我/来到/北京/清华大学 和 乒乓球/拍卖/完/了 和 中国/科学技术/大学。Full Mode下，分词结果更加详细：我/ 来到/ 北京/ 清华/ 清华大学/ 华大/ 大学。Default Mode下，分词结果为：我/ 来到/ 北京/ 清华大学。自定义模式则根据用户加载的词典进行分词。
自定义词典功能允许用户添加新词或调整词典以适应特定需求。例如，在Full Mode下分词结果为：如果/放到/post/中将/出错/。通过调整词典，结果变为：如果/放大/post/中/将/出错/。另外，使用词典时可以确保分词的正确性，如西/蛤/[/台/中/]/正确/应该/不会/被/切开。
关键词提取功能包括基于TF-IDF算法和TextRank算法。TF-IDF算法使用系统内部语料库计算逆文档频率，结果包括：人工智能 智能 2017 机器 不同 人类 科学 模拟 一门 技术 计算机 研究 工作 Artificial Intelligence AI 图像识别 12 复杂 流行语 领域 理论 自然语言 挑战性 专家系统 计算机科学 总的说来 应用领域 胜任 极富 缩写 容器 机器人 包括 入选 不断扩大 视觉 心理学 识别 英文。而TextRank算法则通过构建词之间关系的图，并计算节点的PageRank值，结果包括：智能 人工智能 机器 人类 技术 研究 模拟 包括 科学 工作 领域 理论 计算机 需要 年度 语言 机器人 实质 才能。
词性标注功能通过为每个词提供词性标签来增强理解。例如，我 r 爱 v 北京 ns 天安门 ns。
并行分词技术将文本按行分割，分配到多个Python进程进行并行处理，提高分词速度。默认模式下结果包括：word 永和 start: 0 end:2 word 服装 start: 2 end:4 word 饰品 start: 4 end:6 word 有限公司 start: 6 end:10。而在搜索模式下，结果包括：word 永和 start: 0 end:2 word 服装 start: 2 end:4 word 饰品 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 文本处理jieba分词(结巴分词)、提取词，加载词，修改词频，定义词库
在Python中，jieba是被广泛使用的中文分词工具，特别适合处理繁简体中文文本。它不仅支持基本的分词，还允许用户自定义词库和提取关键词，提供了多种模式以适应不同的需求。
jieba的分词功能强大，提供了HMM模型，可以处理unicode和UTF-8编码的字符串，但不推荐直接使用GBK编码，以防解码错误。其cut和cut_for_search函数返回的都是生成器，方便逐词处理。用户还可以通过jieba.Tokenizer创建自定义分词器，结合不同的词典使用。
关键词提取是jieba的亮点，它支持基于TF-IDF和TextRank算法的抽取。TF-IDF用于评估词语在文档中的重要性，TextRank则通过计算词之间的共现关系和PageRank来确定关键词。用户可以切换自定义的语料库来调整这些算法的行为。
此外，jieba还允许添加自定义词和词库，词典格式简单明了，只需一行一个词，词性可选。加载词库时，推荐使用UTF-8编码，且注意jieba默认词库的位置可以替换或自定义，通过set_dictionary函数实现。
在NLP应用中，jieba提供了词频统计、停用词过滤、同义词合并等工具，帮助进行更深入的文本分析。同时，它还支持并行分词以提高处理速度，适用于大数据量的文本处理。
安装和使用jieba时，可能遇到的问题可以通过pip或conda安装，若无whl文件，可以从源代码包进行安装，确保在正确的目录下执行安装命令。遇到安装失败，可以参考相关文档和社区解决方案。