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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。

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