python 结巴分词学习

结巴分词（自然语言处理之中文分词器）

　　jieba分词算法使用了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生成词情况所构成的有向无环图(DAG), 再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。

jieba分词支持三种分词模式：

　　1. 精确模式, 试图将句子最精确地切开，适合文本分析：

　　2. 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；

　　3. 搜索引擎模式，在精确模式的基础上，对长词再词切分，提高召回率，适合用于搜索引擎分词。

一结巴分词的安装

pip3 install jieba

二结巴分词的主要功能

1. jieba.cut：该方法接受三个输入参数：
　　参数1：需要分词的字符串; 
　　参数2：cut_all参数用来控制是否采用全模式，默认为精确模式；
          cut_all=True 全模式
          cut_all=false 精确（默认）模式
　　参数3：HMM参数用来控制是否适用HMM模型

2. jieba.cut_for_search：该方法接受两个参数：
　　参数1：需要分词的字符串；
　　参数2：是否使用HMM模型，
该方法适用于搜索引擎构建倒排索引的分词，粒度比较细。

3. jieba.cut 以及jieba.cut_for_search
返回的结构都是可以得到的generator(生成器)

4. jieb.lcut 以及 jieba.lcut_for_search 
直接返回list

5.jieba.Tokenizer(dictionary=DEFUALT_DICT)
新建自定义分词器，
可用于同时使用不同字典，
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。

三结巴分词的三种模式

import  jieba

text='赵丽颖主演的正午阳光剧,知否知否应是绿肥红瘦'

1 全模式 cut_all=True

seq_list=jieba.cut(text,cut_all=True)
print(seq_list) #<generator object Tokenizer.cut at 0x0000026EB6F0CD58>
print(list(seq_list))
'''
['赵', '丽', '颖', '主演', '的', '正午', '阳光', '剧', '', '', '知', '否', '知', '否', '应', '是', '绿肥', '绿肥红瘦']
'''

2 精确模式（默认模式） cut_all =False

# 02精确模式
seq_list=jieba.cut(text,cut_all=False)
print(list(seq_list))
'''
['赵丽颖', '主演', '的', '正午', '阳光', '剧', ',', '知否', '知否', '应', '是', '绿肥红瘦']
'''

3 搜索引擎模式 cut_for_search

seq_list=jieba.cut_for_search(text,)
print(list(seq_list))
'''
['赵丽颖', '主演', '的', '正午', '阳光', '剧', ',', '知否', '知否', '应', '是', '绿肥', '绿肥红瘦']
'''

四自定义分词器(jieba.Tokenizer)

1　创建词典内容的格式

一个词语占一行(分三部分)
格式: 词语 词频 词性
如:张三  5
    李四  10 eng

2 自定义词典的导入(load_userdict)

text='赵丽颖主演的正午阳光剧,知否知否应是绿肥红瘦'


# 自定义词典
jieba.load_userdict('自定义词典.txt')
sep_list=jieba.lcut(text)
print('userdict>>>',sep_list)

userdict>>> ['赵丽颖', '主演', '的', '正午', '阳光剧', ',', '知否', '知否', '应是', '绿肥红瘦']

五利用jieba 进行关键词的抽取

1 基于TF－IDF算法的关键词抽取

　　详解自然语言处理之TF-IDF模型和python实现

2 python 实现关键提取

jieba.analyse.extract_tags(text,topK=20,withWeight=False,allowPOS=())
'''
    text:为待提取的文本;
    topK:返回几个TF/IDF权重最大的关键字,默认值为20;
    withWeight:是否一并返回关键词权重值,默认False;
'''
jieba.analyse.TFIDF(idf_path=None) #新建tf-idf实例,idf_path为IDF实例

五使用结巴的词云实例

1 数据准备

文档:

死了都要爱
不淋漓尽致不痛快
感情多深只有这样
才足够表白
死了都要爱
不哭到微笑不痛快
宇宙毁灭心还在
把每天当成是末日来相爱
一分一秒都美到泪水掉下来
不理会别人是看好或看坏
只要你勇敢跟我来
爱不用刻意安排
凭感觉去亲吻相拥就会很愉快
享受现在别一开怀就怕受伤害
许多奇迹我们相信才会存在
死了都要爱
不淋漓尽致不痛快
感情多深只有这样才足够表白
死了都要爱
不哭到微笑不痛快
宇宙毁灭心还在
穷途末路都要爱
不极度浪漫不痛快
发会雪白土会掩埋
思念不腐坏
到绝路都要爱
不天荒地老不痛快
不怕热爱变火海
爱到沸腾才精采

死了都要爱.txt

Dream it possible

I will run, I will climb, I will soar.


I'm undefeated


Jumping out of my skin, pull the chord


Yeah I believe it


The past, is everything we were don't make us who we are


so I'll dream, until I make it real, and all I see is stars


It's not until you fall that you fly


When you dreams come alive you're unstoppable


take a shot, chase the sun, find the beautiful


We will glow in the dark turning dust to gold


And we'll dream it possible


I will chase, I will reach, I will fly


Until I'm breaking, until I'm breaking


Out of my cage, like a bird in the night


I know I'm changing, I know I'm changing


In,into something big, better than before


And if it takes, takes a thousand lives


Then it's worth fighting for

dream ispossible.txt

图片:(红心.jpg)

# 数据获取
with open('死了都要爱.txt','r',encoding='utf8')as f:
    text=f.read()

# with open('dream is possible.txt','r',encoding='utf8')as f:
#     text=f.read()
#图片获取
mask=np.array(Image.open('红心.jpg'))

2 数据清洗

屏蔽不需要的数据和分词

# 数据清洗
# 屏蔽死了都要爱
STOPWORDS.add('死了都要爱')

sep_list=jieba.lcut(text,cut_all=False)
sep_list=" ".join(sep_list) #转为字符串

自定义画布

wc=WordCloud(
    font_path=font,#使用的字体库
    margin=2,
    mask=mask,#背景图片
    background_color='white', #背景颜色
    max_font_size=25,
    max_words=200,
    stopwords=STOPWORDS, #屏蔽的内容
)

生成词语,保存图片

wc.generate(text) #制作词云
wc.to_file('新增图片.jpg') #保存到当地文件

3 数据展示

plt.imshow(wc,interpolation='bilinear')
plt.axis('off')
plt.show()

完整代码和效果展示

from wordcloud import WordCloud
import matplotlib.pyplot as plt

import numpy as np
from PIL import Image

import jieba

# 数据获取
with open('死了都要爱.txt','r',encoding='utf8')as f:
    text=f.read()

# with open('dream is possible.txt','r',encoding='utf8')as f:
#     text=f.read()
#图片获取
mask=np.array(Image.open('关羽.jpg'))

# 数据清洗
# 屏蔽死了都要爱
# STOPWORDS.add('死了都要爱')

font=r'C:\Windows\Fonts\simhei.ttf'
sep_list=jieba.lcut(text,cut_all=False)
sep_list=" ".join(sep_list)
wc=WordCloud(
    font_path=font,#使用的字体库
    margin=2,
    mask=mask,#背景图片
    background_color='white', #背景颜色
    max_font_size=200,
    # min_font_size=1,
    max_words=200,
    # stopwords=STOPWORDS, #屏蔽的内容
)

wc.generate(sep_list) #制作词云
wc.to_file('关羽新增.jpg') #保存到当地文件

# 图片展示
plt.imshow(wc,interpolation='bilinear')
plt.axis('off')
plt.show()

完整代码

图片一(未分词):

图片二(分词效果)

柳帅

搏一搏

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结巴分词（自然语言处理之中文分词器）

一结巴分词的安装

二结巴分词的主要功能

三结巴分词的三种模式

1 全模式 cut_all=True

2 精确模式（默认模式） cut_all =False

3 搜索引擎模式 cut_for_search

四自定义分词器(jieba.Tokenizer)

1　创建词典内容的格式

2 自定义词典的导入(load_userdict)

五利用jieba 进行关键词的抽取

1 基于TF－IDF算法的关键词抽取

2 python 实现关键提取

五使用结巴的词云实例

1 数据准备

2 数据清洗

3 数据展示

完整代码和效果展示

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一 结巴分词的安装

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三 结巴分词的三种模式

1 全模式 cut_all=True

2 精确模式 （默认模式） cut_all =False

3 搜索引擎模式 cut_for_search

四 自定义分词器(jieba.Tokenizer)

1 创建词典内容的格式

2 自定义词典的导入(load_userdict)

五 利用jieba 进行关键词的抽取

1 基于TF－IDF算法的关键词抽取

2 python 实现关键提取

五 使用结巴的词云实例

1 数据准备

2 数据清洗

3 数据展示

完整代码和效果展示

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2 精确模式（默认模式） cut_all =False

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五利用jieba 进行关键词的抽取

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