python工具——jieba详解编程语言

jieba 是目前最好的 Python 中文分词组件

1.安装

pip install jieba

2.简单使用

支持3 种分词模式:

  精确模式

import jieba 
seg_list = jieba.cut("再回首恍然如梦,再回首我心依旧", cut_all=False) 
print("【精确模式】:" + "/ ".join(seg_list))

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  全模式

import jieba 
seg_list = jieba.cut("再回首恍然如梦,再回首我心依旧", cut_all=True) 
print("【全模式】:" + "/ ".join(seg_list))

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  搜索引擎模式

import jieba 
seg_list = jieba.cut_for_search("再回首恍然如梦,再回首我心依旧") 
print("【搜索引擎模式】:" + "/ ".join(seg_list))

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 说明:

  使用 jieba.cutjieba.cut_for_search 方法进行分词,所返回的都是一个可迭代的 generator,可使用 for 循环来获得分词后得到的每一个词语

  使用 jieba.lcut 以及 jieba.lcut_for_search 直接返回 list

import jieba 
seg_list = jieba.lcut("再回首恍然如梦,再回首我心依旧", cut_all=True) 
print("【返回列表】:{0}".format(seg_list))

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import jieba 
seg_list = jieba.lcut_for_search("再回首恍然如梦,再回首我心依旧") 
print("【返回列表】:{0}".format(seg_list))

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3.关键词提取

     基于TF-IDF

import jieba 
import jieba.analyse as anls 
s = "此外,公司拟对全资子公司吉林欧亚置业有限公司增资4.3亿元,增资后,吉林欧亚置业注册资本由7000万元增加到5亿元。吉林欧亚置业主要经营范围为房地产开发及百货零售等业务。目前在建吉林欧亚城市商业综合体项目。2013年,实现营业收入0万元,实现净利润-139.13万元。"  
  for x, w in anls.extract_tags(s, topK=20, withWeight=True): print('%s %s' % (x, w))

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 基于TextRank

import jieba 
import jieba.analyse as anls 
s = "此外,公司拟对全资子公司吉林欧亚置业有限公司增资4.3亿元,增资后,吉林欧亚置业注册资本由7000万元增加到5亿元。吉林欧亚置业主要经营范围为房地产开发及百货零售等业务。目前在建吉林欧亚城市商业综合体项目。2013年,实现营业收入0万元,实现净利润-139.13万元。" 
for x, w in anls.textrank(s, topK=20, withWeight=True, allowPOS=('ns', 'n', 'vn', 'n')): 
    print('%s %s' % (x, w))

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4.词语在原文的起止位置

import jieba 
result = jieba.tokenize(u'再回首恍然如梦,再回首我心依旧') 
print("【普通模式】") 
for tk in result: 
    print("word: {0} /t/t start: {1} /t/t end: {2}".format(tk[0],tk[1],tk[2]))

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import jieba 
result = jieba.tokenize(u'再回首恍然如梦,再回首我心依旧', mode='search') 
print("【搜索模式】") 
for tk in result: 
    print("word: {0} /t/t start: {1} /t/t end: {2}".format(tk[0],tk[1],tk[2]))

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