python中jieba模塊怎么使用

這篇文章主要介紹“python中jieba模塊怎么使用”的相關知識，小編通過實際案例向大家展示操作過程，操作方法簡單快捷，實用性強，希望這篇“python中jieba模塊怎么使用”文章能幫助大家解決問題。

一、前言        

英語單詞之間是通過空格分隔的，但是中文卻不存在空格的概念，因此需要一個模塊來解決中文的分詞問題。jieba模塊是一個python第三方中文分詞模塊，可以用于將語句中的中文詞語分離出來。

二、模塊的安裝

 jieba模塊作為python的一個第三方模塊，是需要我們自行下載安裝后才能使用的，我們主要采用pip安裝工具進行jieba的安裝，具體步驟如下：

在windows操作系統中，快捷鍵win+R，

然后輸入cmd，點擊確定，打開

輸入：

pip install jieba 

即可安裝成功。

三、jieba模塊具體講解

3.1分詞模式

jieba模塊支持三種分詞模式：全模式、精準模式以及搜索引擎模式。

①全模式：全模式可以將句子中所有可能的詞語全部提取出來，該模式提取速度快，但可能會出現冗余詞匯。

如圖，第一行出現了冗余詞匯，其采用的就是全模式，而第二行采用精準模式。

②精準模式：精準模式通過優化的智能算法將語句精準的分隔，適用于文本分析。

③搜索引擎模式：搜索引擎模式在精準模式的基礎上對詞語進行再次劃分，提高召回率，適用于搜索引擎分詞。 

3.2cut()、lcut()

3.2.1cut(sentence, cut_all=False, HMM=True, use_paddle=False)

參數解析：

  sentence：要分割的str(unicode)。

  cut_all：模型類型。True 表示全模式，False 表示精準模式。其默認為精準模式。

  HMM：是否使用隱馬爾可夫模型。

函數功能： 

The main function that segments an entire sentence that contains Chinese characters into separated words.

將包含漢字的整個句子分割成單獨的單詞的主要功能。

import jieba
sentence = 'python是世界上最好的編程語言'
ls = jieba.cut(sentence, cut_all=False)
print(ls)
# <generator object Tokenizer.cut at 0x000001966B14EA98>

print(type(ls))
# <class 'generator'>

如圖，其是迭代器類型，可以用以下三種方式顯示結果

①' '.join()

# ①''.join
ls_1 = ' '.join(ls)
print(ls_1)
# python 是 世界 上 最好 的 編程 編程語言 語言

②for循環遍歷 

# ②for循環遍歷
for i in ls:
    print(i)
'''
python
是
世界
上
最好
的
編程語言
'''

③列表推導式

# ③列表推導式
ls_2 = [i for i in ls]
print(ls_2)
# ['python', '是', '世界', '上', '最好', '的', '編程語言']

3.2.2lcut(sentence,cut_all=False)

    def lcut(self, *args, **kwargs):
        return list(self.cut(*args, **kwargs))

查看jieba模塊，其定義lcut()函數如上，可以發現lcut()函數最終返回的是list(cut())

import jieba
sentence = 'python是世界上最好的編程語言'
ls = jieba.cut(sentence, cut_all=False)
print(ls)
print(list(ls))
ls1 = jieba.lcut(sentence, cut_all=True)
print(ls1)
ls2 = jieba.lcut(sentence)
print(ls2)

結果如下 ：

注意：cut_all=False是精準模式，也是其默認的類型。

3.3cut_for_search()、lcut_for_search()

cut_for_search(sentence, HMM=True)和lcut_for_search(sentence, HMM=True)和上面所講的類似。其都是對搜索引擎進行更精細的細分，即采用搜索引擎模式。

import jieba
sentence = 'python是世界上最好的編程語言'
ls3 = jieba.cut_for_search(sentence)
print(ls3)
# <generator object Tokenizer.cut_for_search at 0x00000199C7A3D9A8>
print(list(ls3))
# ['python', '是', '世界', '上', '最好', '的', '編程', '語言', '編程語言']
ls4 = jieba.lcut_for_search(sentence)
print(ls4)
# ['python', '是', '世界', '上', '最好', '的', '編程', '語言', '編程語言']

3.4add_word(self, word, freq=None, tag=None)

Add a word to dictionary.
freq and tag can be omitted, freq defaults to be a calculated value that ensures the word can be cut out.

• 函數功能：在字典中添加一個單詞。

• 參數解析：freq 和 tag 可以省略，freq 默認是一個計算值，保證單詞可以被切掉。

import jieba
sentence = 'python是世界上最好的編程語言'
ls2 = jieba.lcut(sentence)
print(ls2)
ls5 = jieba.add_word('最好的')
ls6 = jieba.lcut(sentence)
print(ls6)

結果如上，最終最好的就沒有被切掉。

3.5del_word(word)

函數功能：分詞詞典中刪除詞word

import jieba
sentence = 'python是世界上最好的編程語言'
ls2 = jieba.lcut(sentence)
print(ls2)
ls7 = jieba.del_word('世界')
ls8 = jieba.lcut(sentence)
print(ls8)

不過經過筆者更改word，發現word是編程語言時，最后就分割成了編程和語言；當word是編程時，結果沒變化；當word是python時，結果也沒變化。因此有些需要筆者自己去嘗試。

3.6suggest_freq(segment, tune=False)

 """
        Suggest word frequency to force the characters in a word to be
        joined or splitted.
        Parameter:
            - segment : The segments that the word is expected to be cut into,
                        If the word should be treated as a whole, use a str.
            - tune : If True, tune the word frequency.
        Note that HMM may affect the final result. If the result doesn't change,
        set HMM=False.
        """

• 函數功能：建議詞頻，強制將單詞中的字符合并或拆分。

• 參數解析：

•   segment ：該單詞預期被切割成的片段，如果該單詞應該被視為一個整體，則使用str。

•   tune : 如果為True，則調整詞頻。

注意：HMM可能會影響最終結果。如果結果不變，設置HMM=False。 

3.7tokenize(unicode_sentence, mode="default", HMM=True)

  """
        Tokenize a sentence and yields tuples of (word, start, end)
        Parameter:
            - sentence: the str(unicode) to be segmented.
            - mode: "default" or "search", "search" is for finer segmentation.
            - HMM: whether to use the Hidden Markov Model.
        """

• 函數功能：標記一個句子并產生 (word, start, end) 的元組

• 參數解析：

•     unicode_sentence：要分割的 str(unicode)。

•     模式："default" or "search", "search" is for finer segmentation.    “默認”或“搜索”，“搜索”用于更精細的分割。

•     HMM: 是否使用隱馬爾可夫模型。 

四、所需代碼展示

# -*- coding: utf-8-*-
import jieba
sentence = 'python是世界上最好的編程語言'
ls = jieba.cut(sentence, cut_all=False)
# print(ls)
# print(list(ls))
# # <generator object Tokenizer.cut at 0x0000019F5E44DA98>
# print(type(ls))
# # <class 'generator'>
 
# # ①''.join
# ls_1 = ' '.join(ls)
# print(ls_1)
# # python 是 世界 上 最好 的 編程語言
# ②for循環遍歷
# for i in ls:
#     print(i)
# '''
# python
# 是
# 世界
# 上
# 最好
# 的
# 編程語言
# '''
# # ③列表推導式
# ls_2 = [i for i in ls]
# print(ls_2)
# # ['python', '是', '世界', '上', '最好', '的', '編程語言']
# ls1 = jieba.lcut(sentence, cut_all=True)
# print(ls1)
ls2 = jieba.lcut(sentence)
print(ls2)
 
# ls3 = jieba.cut_for_search(sentence)
# print(ls3)
# # <generator object Tokenizer.cut_for_search at 0x00000199C7A3D9A8>
# print(list(ls3))
# # ['python', '是', '世界', '上', '最好', '的', '編程', '語言', '編程語言']
# ls4 = jieba.lcut_for_search(sentence)
# print(ls4)
# ['python', '是', '世界', '上', '最好', '的', '編程', '語言', '編程語言']
 
# ls5 = jieba.load_userdict('文案.txt')
# ls6 = jieba.lcut(sentence)
# print(ls6)
# ls5 = jieba.add_word('最好的')
# ls6 = jieba.lcut(sentence)
# print(ls6)
ls7 = jieba.del_word('世界')
ls8 = jieba.lcut(sentence)
print(ls8)

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