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jieba分词特点

支持四种分词模式：

• 精确模式
  试图将句子最精确地切开，适合文本分析；
• 全模式
  把句子中所有的可以成词的词语都扫描出来, 速度非常快，但是不能解决歧义；
• 搜索引擎模式
  在精确模式的基础上，对长词再次切分，提高召回率，适合用于搜索引擎分词。
• paddle模式
  利用PaddlePaddle深度学习框架，训练序列标注（双向GRU）网络模型实现分词。同时支持词性标注。
  paddle模式使用需安装paddlepaddle-tiny.

jieba分词安装

全自动安装：

pip install jieba (window环境)
pip3 install jieba (Linux环境)

半自动安装：

先下载 http://pypi.python.org/pypi/jieba/
解压后运行 python setup.py install

手动安装：

将 jieba 目录放置于当前目录或者 site-packages 目录

通过 import jieba 来引用

如果需要使用paddle模式下的分词和词性标注功能，请先安装paddlepaddle-tiny，pip install paddlepaddle-tiny==1.6.1。

主要功能

分词

1、基本步骤

初始化时，先加载词典文件dict.txt，遍历每一行，生成词语-词数的键值对和总词数，并将生成结果保存到cache中，下次直接从cache中读取即可。

初始化可以简单理解为，读取词典文件，构建词语-词数键值对，方便后面步骤中查词典，也就是字符串匹配。

1. 首先进行将语句转换为UTF-8或者GBK。
2. 然后根据用户指定的模式，是否全模式，是否采用HMM隐马尔科夫，来设置cut方式。
3. 然后根据正则，将输入文本分为一个个语句。
4. 最后遍历语句，对每个语句单独进行分词。

看构建DAG的过程。

先遍历一个个切分好的短语，对这些短语来进行分词。

首先要构建短语的有向无环图DAG。查词典进行字符串匹配的过程中，可能会出现好几种可能的切分方式，将这些组合构成有向无环图，如下图所示：

得到语句的有向无环图DAG，DAG中记录了某个词的开始位置和它可能的结束位置。开始位置作为key，结束位置是一个list。

上面语句的完整DAG为：

{  0: [1, 2],    1: [2],    2: [3, 4, 5],    3: [4],    4: [5] }

比如位置0的DAG表达为 {0: [1, 2]}, 也就是说0位置为词的开始位置时，1, 2位置都有可能是词的结束位置。

动态规划构建Route，计算从语句末尾到语句起始，DAG中每个节点到语句结束位置的最大路径概率，以及概率最大时节点对应词语的结束位置。

def calc(self, sentence, DAG, route):
    N = len(sentence)
    route[N] = (0, 0)
    logtotal = log(self.total)
    for idx in xrange(N - 1, -1, -1):
# route[idx] = (该汉字到最后一个汉字的最大路径概率， 
  # 最大路径概率时该汉字对应的词语结束位置).
# 遍历DAG中该汉字节点的结束位置，也就是DAG[idx]，
  # 计算idx到x之间构成的词语的概率，然后乘以x到语句结束位置的最大概率，
  # 即可得到idx到语句结束的路径最大概率.
        route[idx] = max(
                       (log(self.FREQ.get(sentence[idx:x + 1]) or 1) 
                        - log(total) 
                       + route[x + 1][0]
                     , x) for x in DAG[idx])
# 每个词的概率 = 字典中该词的词数 / 字典总词数。

对于上图构建每个节点的最大路径概率的过程如下:

p(5)= 1, p(4)= max(p(5) * p(4->5)),
p(3)= max(p(4) * p(3->4)),
p(2)= max(p(3) * p(2->3),   p(4) * p(2->4),   p(5) * p(2->5)),
对于节点2，他有2->3, 2->4, 2->4三条路径，我们取概率最大的路径作为节点2的路径概率，并记下概率最大时节点2的结束位置。

p(1) = max(p(2) * p(1->2)) p(0) = max(p(1) * p(0->1),   p(2) * p(0->2))

遍历每个节点的Route，组装词语组合。

如果词语不在字典中，也就是新词，使用HMM隐马尔科夫模型进行分割。

通过yield将词语逐个返回。

2、基本方法

待分词的字符串可以是 unicode 或 UTF-8 字符串、GBK 字符串。注意：不建议直接输入 GBK 字符串，可能无法预料地错误解码成 UTF-8。

jieba.cut(sentence, 
          cut_all=False, 
          HMM=True, 
          use_paddle=False)

sentence:  需要分词的字符串
cut_all:  用来控制是否采用全模式
HMM: 用来控制是否使用 HMM 模型
use_paddle: 用来控制是否使用paddle模式下的分词模式，paddle模式采用延迟加载方式，通过enable_paddle接口

 jieba.cut_for_search(sentence, HMM=True)

该方法适合用于搜索引擎构建倒排索引的分词，粒度比较细。

sentence: 分词的字符串
HMM: 使用 HMM 模型

jieba.cut 以及 jieba.cut_for_search 返回的结构都是一个可迭代的 generator，可以使用 for 循环来获得分词后得到的每一个词语(unicode)

jieba.lcut 以及 jieba.lcut_for_search 直接返回 list

jieba.Tokenizer(dictionary=DEFAULT_DICT) 新建自定义分词器，可用于同时使用不同词典。jieba.dt 为默认分词器，所有全局分词相关函数都是该分词器的映射。

代码示例：

# encoding=utf-8
import jieba

jieba.enable_paddle()# 启动paddle模式。
strs=["我关注了数据STUDIO","我是数据分析师","四川大学"]
for str in strs:
    seg_list = jieba.cut(str,use_paddle=True) # 使用paddle模式
    print("Paddle Mode: " + '/'.join(list(seg_list)))

seg_list = jieba.cut("我毕业于四川大学，我关注了数据STUDIO", cut_all=True)
print("Full Mode: " + "/ ".join(seg_list))  # 全模式

seg_list = jieba.cut("我毕业于四川大学，我关注了数据STUDIO", cut_all=False)
print("Default Mode: " + "/ ".join(seg_list))  # 精确模式

seg_list = jieba.cut("他来到了网易杭研大厦")  # 默认是精确模式
print(", ".join(seg_list))

seg_list = jieba.cut_for_search("我是云朵君，我关注了数据STUDIO")  # 搜索引擎模式
print(", ".join(seg_list))

Paddle enabled successfully......
Paddle Mode: 我/关注/了/数据/STUDIO
Paddle Mode: 我/是/数据/分析师
Paddle Mode: 四川大学
Full Mode: 我/ 毕业/ 于/ 四川/ 四川大学/ 大学/ ，/ 我/ 关注/ 了/ 数据/ STUDIO
Default Mode: 我/ 毕业/ 于/ 四川大学/ ，/ 我/ 关注/ 了/ 数据/ STUDIO
他, 来到, 了, 网易, 杭研, 大厦
我, 是, 云朵, 君, ，, 我, 关注, 了, 数据, STUDIO

添加自定义词典

1、原始词典

词典是基于字符串匹配的分词算法的关键所在，决定了最终分词的准确度。jieba词典dict.txt是jieba作者采集了超大规模的语料数据，统计得到的。有5M，包含349,046条词语。每一行对应一个词语，包含词语 词数 词性三部分。

2、载入词典

开发者可以指定自己自定义的词典，以便包含 jieba 词库里没有的词。虽然 jieba 有新词识别能力，但是自行添加新词可以保证更高的正确率。

 jieba.load_userdict(file_name) 

词典格式和 dict.txt 一样，一个词占一行；每一行分三部分：词语、词频（可省略）、词性（可省略），用空格隔开，顺序不可颠倒。

file_name 为文件类对象或自定义词典的路径，若为路径或二进制方式打开的文件，则文件必须为 UTF-8 编码。

词频省略时使用自动计算的能保证分出该词的词频。

例如：

创新办 3 i
云计算 5
凱特琳 nz
台中

更改分词器（默认为 jieba.dt）的 tmp_dir 和 cache_file 属性，可分别指定缓存文件所在的文件夹及其文件名，用于受限的文件系统。

代码示例:

#encoding=utf-8
import sys
sys.path.append("../")
import jieba
import jieba.posseg as pseg

test_sent = (
"李小福是创新办主任也是云计算方面的专家; 什么是八一双鹿\n"
"例如我输入一个带“韩玉赏鉴”的标题，在自定义词库中也增加了此词为N类\n"
"「台中」正確應該不會被切開。mac上可分出「石墨烯」；此時又可以分出來凱特琳了。"
)
words = jieba.cut(test_sent)
print("使用默认词库:\n {}".format('/'.join(words)))
print("="*40)

jieba.load_userdict("userdict.txt")
"""
userdict.txt
云计算 5
李小福 2 nr
创新办 3 i
pip_install 3 eng
好用 300
韩玉赏鉴 3 nz
八一双鹿 3 nz
台中
凱特琳 nz
Edu Trust认证 2000
"""
jieba.add_word('石墨烯')
jieba.add_word('凱特琳')
jieba.del_word('自定义词')

words = jieba.cut(test_sent)
print("加载自定义词库后: \n{}".format('/'.join(words)))
print("="*40)

# 带有词性的分词
result = pseg.cut(test_sent)

for w in result:
    print(w.word, "/", w.flag, ", ", end=' ')
print("\n" + "="*40)

terms = jieba.cut('pip_install is great')
print('/'.join(terms))
terms = jieba.cut('python 的正则表达式是好用的')
print('/'.join(terms))
print("="*40)

使用默认词库:：
李小福 / 是 / 创新 / 办 / 主任 / 也 / 是 / 云 / 计算 / 方面 / 的 / 专家 /

加载自定义词库后：
李小福 / 是 / 创新办 / 主任 / 也 / 是 / 云计算 / 方面 / 的 / 专家 /

3、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。

使用 get_FREQ(word) 用来统计当前词的词频。

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。

注意：自动计算的词频在使用 HMM 新词发现功能时可能无效。

代码示例：

# test frequency tune
testlist = [
('今天天气不错', ('今天', '天气')),
('如果放到post中将出错。', ('中', '将')),
('我们中出了一个叛徒', ('中', '出')),
]

for sent, seg in testlist:
    print('/'.join(jieba.cut(sent, HMM=False)))
    word = ''.join(seg)
    print('%s Before: %s, After: %s' % (word, jieba.get_FREQ(word), jieba.suggest_freq(seg, True)))
    print('/'.join(jieba.cut(sent, HMM=False)))
    print("-"*40)

今天天气/不错
今天天气 Before: 3, After: 0
今天/天气/不错

如果/放到/post/中将/出错/
中将 Before: 763, After: 494
如果/放到/post/中/将/出错/。

我们/中/出/了/一个/叛徒
中出 Before: 3, After: 3
我们/中/出/了/一个/叛徒

通过用户自定义词典来增强歧义纠错能力^[2]

参考资料