Python jieba结巴分词原理及用法解析
作者：南风丶轻语
这篇文章主要介绍了Python jieba结巴分词原理及用法解析,文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下
1、简要说明
结巴分词支持三种分词模式，支持繁体字，支持自定义词典
2、三种分词模式
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
精简模式：把句子最精确的分开，不会添加多余单词，看起来就像是把句子分割一下
搜索引擎模式：在精简模式下，对长词再度切分
# -*- encoding=utf-8 -*-
import jieba
if __name__ == '__main__':
str1 = '我去北京天安门广场跳舞'
a = jieba.lcut(str1, cut_all=True) # 全模式
print('全模式:{}'.format(a))
b = jieba.lcut(str1, cut_all=False) # 精简模式
print('精简模式:{}'.format(b))
c = jieba.lcut_for_search(str1) # 搜索引擎模式
print('搜索引擎模式:{}'.format(c))
运行
3、某个词语不能被分开
# -*- encoding=utf-8 -*-
import jieba
if __name__ == '__main__':
str1 = '桃花侠大战菊花怪'
b = jieba.lcut(str1, cut_all=False) # 精简模式
print('精简模式:{}'.format(b))
# 如果不把桃花侠分开
jieba.add_word('桃花侠')
d = jieba.lcut(str1) # 默认是精简模式
print(d)
运行
4、 某个单词必须被分开
# -*- encoding=utf-8 -*-
import jieba
if __name__ == '__main__':
# HMM参数，默认为True
'''HMM 模型，即隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model, HMM），是一种基于概率的统计分析模型，
用来描述一个系统隐性状态的转移和隐性状态的表现概率。
在 jieba 中，对于未登录到词库的词，使用了基于汉字成词能力的 HMM 模型和 Viterbi 算法，
其大致原理是：
采用四个隐含状态，分别表示为单字成词，词组的开头，词组的中间，词组的结尾。
通过标注好的分词训练集，可以得到 HMM 的各个参数，然后使用 Viterbi 算法来解释测试集，得到分词结果。
'''
str1 = '桃花侠大战菊花怪'
b = jieba.lcut(str1, cut_all=False, HMM=False) # 精简模式，且不使用HMM模型
print('精简模式:{}'.format(b))
# 分开大战为大和战
jieba.suggest_freq(('大', '战'), True)
e = jieba.lcut(str1, HMM=False) # 不使用HMM模型
print('分开:{}'.format(e))
运行
以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持脚本之家。