Python中文分词利器：jieba库详解教程
jieba库简介
jieba（结巴分词）是一个优秀的中文分词第三方库，专门用于中文文本的分词处理。它支持三种分词模式：
- 精确模式：将文本精确切分成词语，适合文本分析
- 全模式：扫描所有可以成词的词语，速度非常快
- 搜索引擎模式：在精确模式基础上，对长词再次切分
jieba库具有简单易用、功能强大、分词准确率高等特点，是Python中文文本处理的首选工具。
安装jieba库
安装jieba非常简单，使用pip命令即可：
pip install jieba
安装完成后，在Python中导入jieba：
import jieba
三种分词模式对比
1. 精确模式
精确模式是最常用的分词方式，适合文本分析：
import jieba
text = "自然语言处理是人工智能的重要研究方向"
words = jieba.cut(text, cut_all=False)
print("精确模式分词结果:", "/".join(words))
# 输出：自然语言/处理/是/人工智能/的/重要/研究/方向
2. 全模式
全模式会扫描所有可能的词语组合：
words = jieba.cut(text, cut_all=True)
print("全模式分词结果:", "/".join(words))
# 输出：自然/自然语言/语言/处理/是/人工/人工智能/智能/的/重要/研究/方向
3. 搜索引擎模式
搜索引擎模式在精确模式基础上对长词再次切分：
words = jieba.cut_for_search(text)
print("搜索引擎模式分词结果:", "/".join(words))
# 输出：自然/语言/自然语言/处理/是/人工/智能/人工智能/的/重要/研究/方向
使用自定义词典
jieba允许添加自定义词典以提高特定领域的分词准确率：
1. 临时添加词语
# 添加单个词语
jieba.add_word("自然语言处理")
# 添加多个词语
jieba.load_userdict("user_dict.txt")
2. 自定义词典文件格式
词典文件格式为：词语 + 空格 + 词频 + 空格 + 词性
云计算 5 n
区块链 3 n
深度学习 4 n
3. 自定义词典效果示例
text = "深度学习正在推动人工智能的发展"
# 未使用自定义词典
words = jieba.cut(text)
print("默认分词:", "/".join(words)) # 深度/学习/正在/推动/人工智能/的/发展
# 添加自定义词典后
jieba.add_word("深度学习")
words = jieba.cut(text)
print("自定义分词:", "/".join(words)) # 深度学习/正在/推动/人工智能/的/发展
关键词提取
jieba提供两种关键词提取算法：TF-IDF和TextRank
1. TF-IDF关键词提取
from jieba import analyse
text = "自然语言处理是人工智能领域的一个重要方向，它研究如何让计算机理解和生成人类语言"
# 基于TF-IDF提取关键词
keywords = analyse.extract_tags(text, topK=5, withWeight=True)
print("TF-IDF关键词提取:")
for kw, weight in keywords:
print(f"{kw}: {weight:.4f}")
# 示例输出：
# 自然语言: 0.7354
# 人工智能: 0.5121
# 计算机: 0.3987
# 语言: 0.3789
# 领域: 0.3256
2. TextRank关键词提取
# 基于TextRank提取关键词
keywords = analyse.textrank(text, topK=5, withWeight=True)
print("\nTextRank关键词提取:")
for kw, weight in keywords:
print(f"{kw}: {weight:.4f}")
# 示例输出：
# 语言: 1.0000
# 处理: 0.9967
# 自然: 0.9912
# 计算机: 0.7654
# 理解: 0.7213
词性标注
jieba可以配合posseg模块进行词性标注：
import jieba.posseg as pseg
text = "我爱自然语言处理技术"
words = pseg.cut(text)
for word, flag in words:
print(f"{word}({flag})", end=" ")
# 输出：我(r) 爱(v) 自然语言处理(nz) 技术(n)
常用词性标记：n(名词), v(动词), a(形容词), d(副词), m(数词), r(代词)
结语
jieba是Python中文文本处理的核心工具之一，具有以下优势：
- 简单易用的API接口
- 支持多种分词模式满足不同场景需求
- 强大的自定义词典功能
- 高效的关键词提取算法
- 支持词性标注等高级功能
无论是文本分析、搜索引擎构建还是自然语言处理项目，jieba都是处理中文文本不可或缺的利器。掌握jieba的使用将大大提高你的中文文本处理效率！
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