中文分词

jieba分词在处理中文文本分析是比较常用的工具，这里主要是基于自学后得到的实现文本jieba分词的常用流程： 加载自定义词典――>获取关键词――>去除停用词――>数据处理 1、加载自定义词典 jieba分词自带词典，可能不能包括一些专业词汇，会造成分词结果不准确，可以通过自定义词典解决这一问题。 # 加载自定义词典 jieba.load_userdict( "newdic.txt" ) 其中“newdic.txt”是自定义词典的路径。其中自定义词典的格式：一个词占一行；每一行分三部分，一部分为词语，另一部分为词频（可省略），最后为词性（可省略），用空格隔开 2、获取关键词 主要借助jieba.cut()和jieba.lcut()两个函数完成，两个函数生成的对象不同，要注意后续操作。 # jieba.cut 生成generator # 全模式分词 seg_list = jieba.cut( "我来北京上学" , cut_all=True) print( "Full Model " + '/' .join(seg_list)) # 精确模式 （默认） seg_list = jieba.cut( "我来北京上学" , cut_all=False) # jieba.lcut 生成List tags = jieba.lcut(text) tags_df = pd.DataFrame({

(1)、jieba是优秀的中文分词第三方库 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 jieba库提供三种分词模式，最简单只需掌握一个函数 (2)、jieba分词的原理 Jieba 分词依靠中文词库 利用一个中文词库，确定汉字之间的关联概率 汉字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 (1)、 jieba 分词的三种模式 精确模式、全模式、搜索引擎模式 精确模式：把文本精确的切分开，不存在冗余单词 全模式：把文本中所有可能的词语都扫描出来，有冗余 搜索引擎模式：在精确模式基础上，对长词再次切分 3、wordcloud wordcloud 是优秀的词云展示第三方库，以词语为基本单位，通过图形可视化的方式，更加直观和艺术的展示文本。 基本使用 wordcloud 库把词云当作一个WordCloud对象 wordcloud.WordCloud()代表一个文本对应的词云 可以根据文本中词语出现的频率等参数绘制词云 绘制词云的形状、尺寸和颜色均可设定 以WordCloud对象为基础，配置参数、加载文本、输出文件 方法 描述 w.generate ('分割后的分词') 向 WordCloud 对象中加载文本txt。 w.generate('python and WordCloud') w.to_file

IKAnalyzer2017_6_6_0 码云: https://git.oschina.net/iicode/IKAnalyzer2017_6_6_0 Github: https://github.com/ittalks/IKAnalyzer2017_6_6_0 IKAnalyzer2017_6_6_0.jar下载: https://github.com/ittalks/IKAnalyzer2017_6_6_0/releases/download/v1.0.0/IKAnalyzer2017_6_6_0.jar Solr作为搜索应用服务器，我们在使用过程中，不可避免的要使用中文搜索。 以下介绍solr的 第三方分词器IKAnalyzer 。 注：下面操作在Linux下执行，所添加的配置在windonws下依然有效。 运行环境 Solr：6.6.0 ϵͳ : Linux 以下是设置solr中文分词器的方法。 注：开始之前，假定你已经成功登录solr的界面，并创建了core。 新特性 在使用 IKAnalyzer 分词器之前，先说明由于作者在12年之后没有更新，导致旧版本的分词器和新版本的solr6.6.0无法匹配。 因此在源码的基础上做些改动，以兼容新版的solr。 兼容新版的solr6.6.0； 英文和数据支持单字分词； IK中文分词对于数字和英文的分词方式是：

elasticseach默认所有分词解析器对中文都不友好，我们开发建议使用Ik分词。 IK Analyzer是一个开源的，基于java语言开发的轻量级的中文分词工具包。从2006年12月推出1.0版开始， IKAnalyzer已经推出了3个大版本。最初，它是以开源项目Luence为应用主体的，结合词典分词和文法分析算法的中文分词组件。新版本的IK Analyzer 3.0则发展为面向Java的公用分词组件，独立于Lucene项目，同时提供了对Lucene的默认优化实现。 首先要安装下elasticseach （安装的版本有要求）： ik主页: https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik 这里就有要求了，ik对应了es版本，我们要整合ik，要用对应的es版本，否则可能会有问题。 最近我的项目里，用的是es7.0.1，Ik对应的版本是7.0.1. Versions IK version ES version master 7.x -> master 7.0.1 7.0.1 6.3.0 6.3.0 6.2.4 6.2.4 6.1.3 6.1.3 5.6.8 5.6.8 5.5.3 5.5.3 5.4.3 5.4.3 1.安装： [root@bogon root]$ su elastic [root@bogon root]$ ES

下载 下载和elaticsearch对应版本的ik分词 https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases 安装 elasticsearch-plugin install -b file:///elasticsearch-analysis-ik-5.6.8.zip 重启elasticsearch 测试 查看插件是否安装 get http://localhost:9200/_cat/plugins elasticsearch-plugin list 参考： https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik

Document(文档)是Field(域)的承载体, 一个Document由多个Field组成. Field由名称和值两部分组成, Field的值是要索引的内容, 也是要搜索的内容. 是否分词(tokenized) 是: 将Field的值进行分词处理, 分词的目的是为了索引 . 如: 商品名称, 商品描述. 这些内容用户会通过输入关键词进行查询, 由于内容多样, 需要进行分词处理建立索引. 否: 不做分词处理. 如: 订单编号, 身份证号, 是一个整体, 分词以后就失去了意义, 故不需要分词. 是否索引(indexed) 是: 将Field内容进行分词处理后得到的词(或整体Field内容)建立索引, 存储到索引域. 索引的目的是为了搜索. 如: 商品名称, 商品描述需要分词建立索引. 订单编号, 身份证号作为整体建立索引. 只要可能作为用户查询条件的词, 都需要索引. 否: 不索引. 如: 商品图片路径, 不会作为查询条件, 不需要建立索引. 是否存储(stored) 是: 将Field值保存到Document中. 如: 商品名称, 商品价格. 凡是将来在搜索结果页面展现给用户的内容, 都需要存储. 否: 不存储. 如: 商品描述. 内容多格式大, 不需要直接在搜索结果页面展现, 不做存储. 需要的时候可以从关系数据库取. 以下是企业项目开发中常用的Field类型: Field类型

jieba “结巴”中文分词：做最好的 Python 中文分词组件。下载地址： https://github.com/fxsjy/jieba 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 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 http://pypi.python.org/pypi/jieba/ 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 算法 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 (DAG) 采用了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，使用了 Viterbi 算法 主要功能 分词 jieba.cut jieba.cut_for_search 待分词的字符串可以是

转载：https://cloud.tencent.com/developer/article/1010859 分词这块之前一直用R在做，R中由两个jiebaR+Rwordseg来进行分词，来看看python里面的jieba. 之前相关的文章： R语言｜文本挖掘之中文分词包――Rwordseg包(原理、功能、详解) R语言｜文本挖掘――jiabaR包与分词向量化的simhash算法（与word2vec简单比较） . 一、jieba分词功能 来源github： https://github.com/fxsjy/jieba 1、主要模式 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 . 2、算法 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 (DAG) 采用了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，使用了 Viterbi 算法 . 3、主要功能 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

一、 SCW S了解一下 ： SCWS 是 Simple Chinese Word Segmentation 的首字母缩写（即：简易中文分词系统）。 这是一套基于词频词典的机械式中文分词引擎，它能将一整段的中文文本基本正确地切分成词。 词是中文的最小语素单位，但在书写时并不像英语会在词之间用空格分开， 所以如何准确并快速分词一直是中文分词的攻关难点。 SCWS 采用纯 C 语言开发，不依赖任何外部库函数，可直接使用动态链接库嵌入应用程序， 支持的中文编码包括 GBK、UTF-8 等。此外还提供了 PHP 扩展模块， 可在 PHP 中快速而方便地使用分词功能。 分词算法上并无太多创新成分，采用的是自己采集的词频词典，并辅以一定的专有名称，人名，地名， 数字年代等规则识别来达到基本分词，经小范围测试准确率在 90% ~ 95% 之间， 基本上能满足一些小型搜索引擎、关键字提取等场合运用。首次雏形版本发布于 2005 年底。 SCWS 由 hightman 开发， 并以 BSD 许可协议开源发布，源码托管在 github。 参考官方文档：http://www.xunsearch.com/scws/index.php 二、安装步骤： 1. 取得 scws-1.2.3 的代码 wget http://www.xunsearch.com/scws/down/scws-1.2.3.tar.bz2

统计分词： 统计分词的主要思想是把每个词看做是由字组成的，如果相连的字在不同文本中出现的次数越多，就证明这段相连的字很有可能就是一个词。 统计分词一般做如下两步操作： 1.建立统计语言模型（n-gram） 2.对句子进行单词划分，然后对划分结果做概率计算，获取概率最大的分词方式。这里就用到了统计学习算法，如隐马尔科夫模型（HMM），条件随机场（CRF）等 语言模型： 语言模型在信息检索，机器翻译，语音识别中承担着重要的任务。这种模型结构简单，直接，但同时也因为数据缺乏而必须采取平滑算法。这里主要介绍n元语言模型（n-gram）。 假设S表示长度为i，由（W1,W2,....,Wi）字序列组成的句子，则代表S的概率为： P(S) = P(W1,W2,...,Wi) = P(W1)*P(W2|W1)*P(W3|W2,W1)....P(Wi|W1,W2,...,Wi-1) 即每个字的出现都与他之前出现过的字有关，最后整个句子S的概率为这些字概率的乘积。但是这个计算量很大，所以在这里我们可以利用马尔科夫假设，即当前词只与最多前n-1个有限的词相关： 当n＝1时，即出现在第i位上的词Wi独立于历史时，一元文法被记作uni-gram，一元语言模型可以记作： uni-gram 当n＝2时，即出现在第i位上的词wi仅与它前面的一个历史词wi-1有关，二元文法模型被称为一阶马尔可夫链（Markov