python 第三方库jieba（结巴）的学习(作用分词）

1、简单案例

1.1、简介

• 中文文本需要通过分词获得单个的词语
• jieba是优秀的中文分词第三方库，需要额外安装,pip install jieba
• jieba库提供三种分词模式，最简单只需掌握一个函数

实现原理:依靠中文词库

• 利用一个中文词库，确定中文字符之间的关联概率
• 中文字符间概率大的组成词组，形成分词结果
• 除了分词，用户还可以添加自定义的词组

分词的三种模式

• 精确模式：把文本精确的切分开，不存在冗余单词 cut(s) 可迭代的数据类型<class ‘generator’>
• 全模式：把文本中所有可能的词语都扫描出来，有冗余 cut(s,cut_all=True) 所有可能的单词<class ‘generator’>
• 搜索引擎模式：在精确模式基础上，对长词再次切分 cut_for_search(s) 适合搜索引擎建立索引的分词<class ‘generator’>

import jieba
def test_jieba(s):
    # 精确模式 返回列表类型
    print("精确模式", jieba.lcut(s), jieba.cut(s))

    # 全模式，返回存在冗余的列表
    print("全模式", jieba.lcut(s, cut_all=True), jieba.cut(s, cut_all=True))

    # 搜索引擎模式，返回存在冗余的列表
    print("搜索引擎模式的列表", jieba.lcut_for_search(s), jieba.cut_for_search(s))
    print()


s = '博主广大菜鸟是广大菜鸟中最菜的那一个'
test_jieba(s)
# 向分词词典增加新词w,只是在本次运行时增加词典
jieba.add_word('广大菜鸟')
test_jieba(s)

2、实例：分析词频

2.1、英文文本：Hamet 分析词频

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

# CalHamletV1.py
import urllib.request  # 联网搜索


# 文本去噪及归一化，使用字典表达词频
def geTxt():
    txt = urllib.request.urlopen("https://python123.io/resources/pye/hamlet.txt").read().decode()
    txt = txt.lower()
    for ch in '!"#$%&()*+,-./:;<=>?@[\\]^_‘{|}~':
        txt = txt.replace(ch, " ")
    return txt


if __name__ == '__main__':
    hamletTxt = geTxt()
    words = hamletTxt.split()
    counts = {}
    for word in words:
        counts[word] = counts.get(word, 0) + 1  # 这里默认get不到就返回0
    items_list = list(counts.items())
    items_list.sort(key=lambda x: x[1], reverse=True)  # x: x[1], 表示根据value排序，reverse参数为True意味着按照降序排序
    for i in range(len(items_list)):
        (word, count) = items_list[i]
        print('{0:<10}{1:>5}'.format(word, count))  # {0:<10} 表示第0个参数，最小宽度为10，左对齐（bai<）

2.2、中文文本：《三国演义》 分析人物

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

# CalThreeKingdomsV1.py
import urllib.request  # 联网搜索
import jieba


# 文本去噪及归一化，使用字典表达词频
def geTxt():
    txt = urllib.request.urlopen("https://python123.io/resources/pye/threekingdoms.txt").read().decode()
    words = jieba.lcut(txt)
    return words


if __name__ == '__main__':
    words = geTxt()
    counts = {}
    for word in words:
        if len(word) == 1:
            continue
        else:
            counts[word] = counts.get(word, 0) + 1  # 这里默认get不到就返回0
    items_list = list(counts.items())
    items_list.sort(key=lambda x: x[1], reverse=True)  # x: x[1], 表示根据value排序，reverse参数为True意味着按照降序排序
    for i in range(len(items_list)):
        (word, count) = items_list[i]
        print('{0:<10}{1:>5}'.format(word, count))  # {0:<10} 表示第0个参数，最小宽度为10，左对齐（bai<）

统计出场最频繁前10名

# CalThreeKingdomsV2.py
import jieba

txt = open("C:\\Users\\Lenovo\\Desktop\\threekingdoms.txt", "r", encoding="utf-8").read()
excludes = {"将军", "却说", "荆州", "二人", "不可", "不能", "如此"}
words = jieba.lcut(txt)
counts = {}
for word in words:
    if len(word) == 1:
        continue
    elif word == "诸葛亮" or word == "孔明曰" or word == '诸葛孔明':
        rword = "孔明"
    elif word == "关公" or word == "云长" or word == '关云长':
        rword = "关羽"
    elif word == "玄德" or word == "玄德曰" or word == '刘玄德':
        rword = "刘备"
    elif word == "孟德" or word == "丞相" or word == '曹阿瞒':
        rword = "曹操"
    else:
        rword = word
    counts[rword] = counts.get(rword, 0) + 1
for word in excludes:
    del counts[word]
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))