结巴分词

常用技能（更新ing）： http://www.cnblogs.com/dunitian/p/4822808.html#skill 技能总纲（更新ing）： http://www.cnblogs.com/dunitian/p/5493793.html 在线演示： http://cppjieba-webdemo.herokuapp.com 完整demo： https://github.com/dunitian/TempCode/tree/master/2016-09-05 逆天修改版： https://github.com/dunitian/TempCode/blob/master/2016-09-05/jieba.NET.0.38.2.zip 先说下注意点， 结巴分词他没有对分词进行一次去重，我们得自己干这件事；字典得自行配置或者设置成输出到bin目录 应用场景举例 （搜索那块大家都知道，说点其他的） —————————————————————————————————————————————————— 言归正传：看一组民间统计数据：（非Net版，指的是官方版） net版的 IKanalyzer 和 盘古分词 好多年没更新了，所以这次选择了 结巴分词（ 这个名字也很符合分词的意境~~结巴说话，是不是也是一种分词的方式呢？ ） 下面简单演示一下： 1.先引入包： 2.字典设置： 3

wordcloud是Python扩展库中一种将词语用图片表达出来的一种形式，通过词云生成的图片，我们可以更加直观的看出某篇文章的故事梗概。 首先贴出一张词云图（以哈利波特小说为例）： 在生成词云图之前，首先要做一些准备工作 1.安装结巴分词库 pip install jieba Python中的分词模块有很多，他们的功能也都是大同小异，我们安装的结巴分词 是当前使用的最多的类型。 下面我来简单介绍一下结巴分词的用法 结巴分词的分词模式分为三种： (1)全模式:把句子中所有的可以成词的词语都扫描出来, 速度快,但是不能解决歧义问题 (2)精确模式:将句子最精确地切开,适合文本分析 (3)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 下面用一个简单的例子来看一下三种模式的分词区别： import jieba # 全模式:把句子中所有的可以成词的词语都扫描出来, 速度快,但是不能解决歧义问题 text = "哈利波特是一常优秀的文学作品" seg_list = jieba.cut(text, cut_all=True) print(u"[全模式]: ", "/ ".join(seg_list)) # 精确模式:将句子最精确地切开,适合文本分析 seg_list = jieba.cut(text, cut_all=False) print(u"

1.安装 sudo pip install jieba 或者 下了jieba后 sudo python setup.py install 如果需要permission的话 2.使用 1. 分词 jieba.cut 方法接受三个输入参数: 需要分词的字符串；cut_all 参数用来控制是否采用全模式；HMM 参数用来控制是否使用 HMM 模型 jieba.cut_for_search 方法接受两个参数：需要分词的字符串；是否使用 HMM 模型。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 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 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)，或者用 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 来源： https://www.cnblogs.com

转自一个很不错的博客，结合自己的理解，记录一下。作者：zhbzz2007 出处： http://www.cnblogs.com/zhbzz2007 欢迎转载，也请保留这段声明。谢谢！ https://www.cnblogs.com/zhbzz2007/p/6076246.html?utm_source=itdadao&utm_medium=referral 结巴分词的原理，结合一个面试题：有一个词典，词典里面有每个词对应的权重，有一句话，用这个词典进行分词，要求分完之后的每个词都必须在这个词典中出现过，目标是让这句话的权重最大。 涉及算法： 基于前缀词典实现词图扫描，生成句子中汉字所有可能成词情况所构成的有向无环图（DAG），采用动态规划查找最大概率路径，找出基于词频的最大切分组合； 对于未登录词，采用了基于汉字成词能力的 HMM模型，采用Viterbi算法进行计算； 基于Viterbi算法的词性标注； 分别基于tfidf和textrank模型抽取关键词； 基于前缀词典及动态规划实现分词 http://www.cnblogs.com/zhbzz2007/p/6084196.html jieba分词主要是基于统计词典，构造一个前缀词典；然后利用前缀词典对输入句子进行切分，得到所有的切分可能，根据切分位置，构造一个有向无环图；通过动态规划算法，计算得到最大概率路径

1.文本形式： import jieba text = '我们在野生动物园玩' wordlist = jieba.lcut ( text ) # wordlist默认是列表形式 print ( wordlist ) 输出结果： 2.文件形式 import jieba import jieba.analyse jieba.load_userdict ( "D:/python course/wordsegment/dict/dict.txt" ) # 匹配的词语词典 jieba.analyse.set_stop_words ( "D:/python course/wordsegment/dict/stop_words.txt" ) # 停用词词表 def splitSentence ( inputFile, outputFile ) : fin = open ( 'D:\python course\wordsegment\data\input.txt' , 'r' ) # 待分词文本 fout = open ( 'D:\python course\wordsegment\data\output.txt' , 'w' ) # 分词结果 for line in fin: line = line.strip ( ) line = jieba.analyse.extract_tags (

自然语言处理，简称：NLP，是指对人们平时日常使用的交流语言进行处理的一项技术。NLP 经过多年的发展，现今可以划分为两部分内容，即：自然语言的理解和自然语言的生成。 本文将以文本分类为目标，介绍自然语言处理相关的基础操作和应用。 （来自 https://www.shiyanlou.com/courses/1208 ） 做一个中文文本分类任务，首先要做的是文本的预处理，对文本进行分词和去停用词操作，来把字符串分割成词与词组合而成的字符串集合并去掉其中的一些非关键词汇（像是：的、地、得等）。再就是对预处理过后的文本进行特征提取。最后将提取到的特征送进分类器进行训练。 术语解释： 分词：词是 NLP 中能够独立活动的有意义的语言成分。即使某个中文单字也有活动的意义，但其实这些单字也是词，属于单字成词。 词性标注：给每个词语的词性进行标注，比如 跑/动词、美丽的/形容词等等。 命名实体识别：从文本中识别出具有特定类别的实体。像是识别文本中的日期，地名等等。 词义消歧：多义词判断最合理的词义。 句法分析：解析句子中各个成分的依赖关系。 指代消解：消除和解释代词「这个，他，你」等的指代问题。 1.Python字符串操作 变量名.count("A")：返回子串A在字符串中出现的次数 .strip() 方法可以去除字符串首尾的指定符号。无指定时，默认去除空格符 ' ' 和换行符 '\n'

概述 本文都是基于 elasticsearch安装教程 中的elasticsearch安装目录(/opt/environment/elasticsearch-6.4.0)为范例 环境准备 · 全新最小化安装的 centos 7.5 ·elasticsearch 6.4.0 认识中文分词器 在博文 elasticsearch分词器中提到elasticsearch能够快速的通过搜索词检索出对应的文章归功于倒排索引,下面通过中文举例看看倒排索引。 中文分词器作用以及效果 中文分词器是做什么的呢 ? what? 通过名字就知道了啊,为什么还要问。。。下面通过三个文档示例，看看它是如何分词的 文档 1: 我爱伟大的祖国 文档 2: 祝福祖国强大繁 文档 3: 我爱蓝天白云 经过中文分词器 ,以上文档均会根据分词规则,将文档进行分词后的结果如下: 注意 :不同的分词规则,分词结果不一样,选择根据分词器提供的分词规则找到适合的分词规则 文档 1分词结果： [我,爱,伟大,的,祖国] 文档 2分词结果： [祝福,祖国,强大,繁盛] 文档 3分词结果： [我,爱,蓝天白云,蓝天,白云] 通过上面的分词结果，发现拆分的每个词都是我们熟知的词语， 但是如果不使用中文分词，就会发现上面的文档把每个字拆分成了一个词，对我们中文检索很不友好。 再看倒排索引 看到上面中文分词器结果 ,就会有新的疑问

Segment Segment 是基于结巴分词词库实现的更加灵活，高性能的 java 分词实现。 变更日志 创作目的 分词是做 NLP 相关工作，非常基础的一项功能。 jieba-analysis 作为一款非常受欢迎的分词实现，个人实现的 opencc4j 之前一直使用其作为分词。 但是随着对分词的了解，发现结巴分词对于一些配置上不够灵活。 有很多功能无法指定关闭，比如 HMM 对于繁简体转换是无用的，因为繁体词是固定的，不需要预测。 最新版本的词性等功能好像也被移除了，但是这些都是个人非常需要的。 所以自己重新实现了一遍，希望实现一套更加灵活，更多特性的分词框架。 而且 jieba-analysis 的更新似乎停滞了，个人的实现方式差异较大，所以建立了全新的项目。 Features 特点 基于 DFA 实现的高性能分词 允许用户自定义词库 支持返回词性 默认关闭，惰性加载，不对性能和内存有影响。 快速入门 准备 jdk1.7+ maven 3.x+ maven 引入 <dependency> <groupId>com.github.houbb</groupId> <artifactId>segment</artifactId> <version>${最新版本}</version> </dependency> 使用示例 相关代码参见 SegmentBsTest.java 获取分词

本文转载自： https://zhuanlan.zhihu.com/p/58163299 最近我在学习自然语言处理，相信大家都知道NLP的第一步就是学分词，但分词≠自然语言处理。现如今 分词工具 及如何使用网上一大堆。我想和大家分享的是结巴分词核心内容，一起探究分词的本质。 （1）、基于前缀词典实现高效的词图扫描，生成句子中汉字所有可能成词情况所构成的有向无环图 什么是DAG（有向无环图）？ 例如，句子“去北京大学玩”对应的DAG为{0:[0], 1:[1,2,4], 2:[2], 3:[3,4], 4:[4], 5:[5]}。DAG中{0:[0]}就表示0位置对应的是词，就是说0~0，即“去”这个词在Dict（词典库，里面记录每个词的频次）中是词条。DAG中{1:[1,2,4]}，就是表示从1位置开始，在1，2，4位置都是词，就是说1~1、1~2、1~4即“北”“北京”“北京大学”这三个也是词，出现在Dict中。句子“去北京大学玩”的DAG毕竟比较短可以一眼看出来，现在来了另外一个句子“经常有意见分歧”，如何得到它的DAG呢？这时候就得通过代码来实现了。 Dict= {"经常":0.1,"经":0.05,"有":0.1, "常":0.001,"有意见":0.1, "歧":0.001,"意见":0.2,"分歧":0.2,"见":0.05,"意":0.05,"见分歧":0.05,"分

jieba “结巴”中文分词：做最好的 Python 中文分词组件 "Jieba" (Chinese for "to stutter") Chinese text segmentation: built to be the best Python Chinese word segmentation module. Scroll down for English documentation. 特点 支持三种分词模式： 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。 支持繁体分词 支持自定义词典 MIT 授权协议 友情链接 https://github.com/baidu/lac 百度中文词法分析（分词+词性+专名）系统 https://github.com/baidu/AnyQ 百度FAQ自动问答系统 https://github.com/baidu/Senta 百度情感识别系统 安装说明 代码对 Python 2/3 均兼容 全自动安装： easy_install jieba 或者 pip install jieba / pip3 install jieba 半自动安装：先下载 http://pypi.python