推荐|自然语言处理系列十七》中文分词》分词工具实战》Python的Jieba分词

注：此文章内容均节选自充电了么创始人，CEO兼CTO陈敬雷老师的新书《自然语言处理原理与实战》（人工智能科学与技术丛书）【陈敬雷编著】【清华大学出版社】

文章目录

自然语言处理系列十七
- 分词工具实战
- - Python的Jieba分词
总结

自然语言处理系列十七

分词工具实战

分词工具有Java、Python、C++实现的，这里给大家推荐目前最流行的分词工具。CRF++是采用C++语言编写，但可以用Python来调用。HanLP是用Java编写的，也可以用Python调用。IK分词和mmseg4j分词也是用Java编写，经常集成在搜索引擎Solr和Elasticsearch里。下面分别进行讲解这几个开源分词包。

Python的Jieba分词

Jieba 是目前最好的 Python 中文分词组件，它主要有以下 3 种特性：

支持 3 种分词模式：精确模式、全模式、搜索引擎模式
支持繁体分词
支持自定义词典
【代码6.14】 PrefixSpanJob.scala

# 导入 jieba
import jieba
import jieba.posseg as pseg #词性标注
import jieba.analyse as anls #关键词提取

1.分词
可使用 jieba.cut 和 jieba.cut_for_search 方法进行分词，两者所返回的结构都是一个可迭代的 generator，可使用 for 循环来获得分词后得到的每一个词语（unicode），或者直接使用 jieba.lcut 以及 jieba.lcut_for_search 直接返回 list。其中：
jieba.cut 和 jieba.lcut 接受 3 个参数：
需要分词的字符串（unicode 或 UTF-8 字符串、GBK 字符串）
cut_all 参数：是否使用全模式，默认值为 False
HMM 参数：用来控制是否使用 HMM 模型，默认值为 True
jieba.cut_for_search 和 jieba.lcut_for_search 接受 2 个参数：
需要分词的字符串（unicode 或 UTF-8 字符串、GBK 字符串）
HMM 参数：用来控制是否使用 HMM 模型，默认值为 True
#尽量不要使用 GBK 字符串，可能无法预料地错误解码成 UTF-8
1）全模式和精确模式

# 全模式
seg_list = jieba.cut("他来到上海交通大学", cut_all=True)
print("【全模式】：" + "/ ".join(seg_list))  
【全模式】：他/ 来到/ 上海/ 上海交通大学/ 交通/ 大学
# 精确模式
seg_list = jieba.cut("他来到上海交通大学", cut_all=False)
print("【精确模式】：" + "/ ".join(seg_list))  
【精确模式】：他/ 来到/ 上海交通大学
type(seg_list)
generator

# 返回列表
seg_list = jieba.lcut("他来到上海交通大学", cut_all=True)
print("【返回列表】：{0}".format(seg_list))
【返回列表】：['他', '来到', '上海', '上海交通大学', '交通', '大学']

type(seg_list)
list

2）搜索引擎模式

# 搜索引擎模式
seg_list = jieba.cut_for_search("他毕业于上海交通大学机电系，后来在一机部上海电器科学研究所工作")  
print("【搜索引擎模式】：" + "/ ".join(seg_list))
【搜索引擎模式】：他/ 毕业/ 于/ 上海/ 交通/ 大学/ 上海交通大学/ 机电/ 系/ ，/ 后来/ 在/ 一机部/ 上海/ 电器/ 科学/ 研究/ 研究所/ 工作

# 返回列表
seg_list = jieba.lcut_for_search("他毕业于上海交通大学机电系，后来在一机部上海电器科学研究所工作")  
print("【返回列表】：{0}".format(seg_list))
【返回列表】：['他', '毕业', '于', '上海', '交通', '大学', '上海交通大学', '机电', '系', '，', '后来', '在', '一机部', '上海', '电器', '科学', '研究', '研究所', '工作']

2）HMM 模型
HMM 模型，即隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model, HMM），是一种基于概率的统计分析模型，用来描述一个系统隐性状态的转移和隐性状态的表现概率。在 jieba 中，对于未登录到词库的词，使用了基于汉字成词能力的 HMM 模型和 Viterbi 算法，其大致原理是：
采用四个隐含状态，分别表示为单字成词，词组的开头，词组的中间，词组的结尾。通过标注好的分词训练集，可以得到 HMM 的各个参数，然后使用 Viterbi 算法来解释测试集，得到分词结果。

# 代码实现如下所示：
# 未启用 HMM
seg_list = jieba.cut("他来到了网易杭研大厦", HMM=False) #默认精确模式和启用 HMM
print("【未启用 HMM】：" + "/ ".join(seg_list))  
【未启用 HMM】：他/ 来到/ 了/ 网易/ 杭/ 研/ 大厦
# 识别新词
seg_list = jieba.cut("他来到了网易杭研大厦") #默认精确模式和启用 HMM
print("【识别新词】：" + "/ ".join(seg_list))  
【识别新词】：他/ 来到/ 了/ 网易/ 杭研/ 大厦

2.繁体字分词
jieba 还支持对繁体字进行分词。

# 繁体字文本
ft_text = """人生易老天難老 歲歲重陽 今又重陽 戰地黃花分外香 壹年壹度秋風勁 不似春光 勝似春光 寥廓江天萬裏霜 """
#全模式
print("【全模式】：" + "/ ".join(jieba.cut(ft_text, cut_all=True)))  
【全模式】：人生/ 易/ 老天/ 難/ 老/ / / 歲/ 歲/ 重/ 陽/ / / 今/ 又/ 重/ 陽/ / / 戰/ 地/ 黃/ 花/ 分外/ 香/ / / 壹年/ 壹/ 度/ 秋/ 風/ 勁/ / / 不似/ 春光/ / / 勝/ 似/ 春光/ / / 寥廓/ 江天/ 萬/ 裏/ 霜/ /
# 精确模式
print("【精确模式】：" + "/ ".join(jieba.cut(ft_text, cut_all=False)))  
【精确模式】：人生/ 易/ 老天/ 難老/ / 歲/ 歲/ 重陽/ / 今/ 又/ 重陽/ / 戰地/ 黃/ 花/ 分外/ 香/ / 壹年/ 壹度/ 秋風勁/ / 不/ 似/ 春光/ / 勝似/ 春光/ / 寥廓/ 江天/ 萬/ 裏/ 霜/
# 搜索引擎模式
print("【搜索引擎模式】：" + "/ ".join(jieba.cut_for_search(ft_text)))  
【搜索引擎模式】：人生/ 易/ 老天/ 難老/ / 歲/ 歲/ 重陽/ / 今/ 又/ 重陽/ / 戰地/ 黃/ 花/ 分外/ 香/ / 壹年/ 壹度/ 秋風勁/ / 不/ 似/ 春光/ / 勝似/ 春光/ / 寥廓/ 江天/ 萬/ 裏/ 霜/

3.添加自定义词典
开发者可以指定自定义词典，以便包含 jieba 词库里没有的词，词典格式如下：
词语词频（可省略）词性（可省略）
例如：

创新办 3 i
云计算 5
凱特琳 nz
# 虽然 jieba 有新词识别能力，但自行添加新词可以保证更高的正确率。

1）载入词典
使用 jieba.load_userdict(file_name) 即可载入词典。

# file_name 为文件类对象或自定义词典的路径
# 示例文本
sample_text = "周大福是创新办主任也是云计算方面的专家"
# 未加载词典
print("【未加载词典】：" + '/ '.join(jieba.cut(sample_text)))
【未加载词典】：周大福/ 是/ 创新/ 办/ 主任/ 也/ 是/ 云/ 计算/ 方面/ 的/ 专家
# 载入词典
jieba.load_userdict("userdict.txt")
# 加载词典后
print("【加载词典后】：" + '/ '.join(jieba.cut(sample_text)))
【加载词典后】：周大福/ 是/ 创新办/ 主任/ 也/ 是/ 云计算/ 方面/ 的/ 专家

2）调整词典
使用 add_word(word, freq=None, tag=None) 和 del_word(word) 可在程序中动态修改词典。

jieba.add_word('石墨烯') #增加自定义词语
jieba.add_word('凱特琳', freq=42, tag='nz') #设置词频和词性 
jieba.del_word('自定义词') #删除自定义词语

使用 suggest_freq(segment, tune=True) 可调节单个词语的词频，使其能（或不能）被分出来。

# 调节词频前
print("【调节词频前】：" + '/'.join(jieba.cut('如果放到post中将出错。', HMM=False)))
【调节词频前】：如果/放到/post/中将/出错/。
# 调节词频
jieba.suggest_freq(('中', '将'), True)
494
# 调节词频后
print("【调节词频后】：" + '/'.join(jieba.cut('如果放到post中将出错。', HMM=False)))
【调节词频后】：如果/放到/post/中/将/出错/。

Jieba除了有分词功能外，还有词性标注，关键词提取等功能，我们在后面的章节会逐一讲到，接下来的自然语言处理系列十八我们看一下Java的HanLP分词。

总结

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