Python中jieba库如何使用

作者:有用网 阅读量:204 发布时间:2024-01-04
关键字 python

这篇文章主要介绍“Python中jieba库如何使用”的相关知识,小编通过实际案例向大家展示操作过程,操作方法简单快捷,实用性强,希望这篇“Python中jieba库如何使用”文章能帮助大家解决问题。

    一、jieba库基本介绍

    (1)jieba库概述

    ① jieba是优秀的中文分词第三方库

    ②中文文本需要通过分词获得单个的词语③ jieba是优秀的中文分词第三方库,需要额外安装           

    ④jieba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

    ①分词依靠中文词库

    ②  利用一个中文词库,确定汉字之间的关联概率

    ③ 汉字间概率大的组成词组,形成分词结果

    ④ 除了分词,用户还可以添加自定义的词组

    二、jieba库使用说明

     (1)jieba分词的三种模式

    精确模式、全模式、搜索引擎模式

    ①  jieba.cut(s) 精确模式:把文本精确的切分开,不存在冗余单词:

    Python中jieba库如何使用

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    ② jieba.lcut(s,cut_all=True) 全模式:把文本中所有可能的词语都扫描出来,有冗余:

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    ③jieba.lcut_for_search(s) 搜索引擎模式:在精确模式基础上,对长词再次切分:

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    三:jieba库的安装

    因为 jieba 是一个第三方库,所有需要我们在本地进行安装:

    ⅠIDLE中jieba库的安装:

    Windows 下使用命令安装:在联网状态下,在命令行下输入 pip

    install jieba 进行安装,安装完成后会提示安装成功。具体过程如图:

    ①  Win + r 打开运行框并输入cmd打开指令框:

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    ②在指令框输入“pip install jieba”并按下回车等待下载:

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    ③ 当出现“Successfully instll”,则表示安装成功!

    Ⅱ Pycharm中jieba库的安装:

    打开 settings,搜索 Project Interpreter,在右边的窗口选择 + 号,点击后在搜索框搜索 jieba,点击安装即可。具体过程如图:

    ①  点击左上角Files中的Settings:

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    ②  [endif]找到“Project”中的“python interpreter”,并点击其中的“+”:

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    ③在搜索栏中搜索“jieba”,并点击左下角Install Package:

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    ④ 当出现“Successfully instll

    jieba”,则表示jieba库安装成功!

    四:实例-文本词频统计

    Jieba库最强大的功能之一就是对文章出现的词汇进行计数统计,即计算词频,对于一篇文章或者一部著作,我们可以通过以下步骤对出现的单词进行统计:

    Python中jieba库如何使用

    源代码:

    Python中jieba库如何使用

    注:

    ①  encoding=’ANSI’:将打开的文本格式设为ANSI形式

    ②  read(size):方法从文件当前位置起读取size个字节,若无参数size,则表示读取至文件结束为止,它范围为字符串对象。

    ③items

    = list(counts.items):将counts中的元素存入items表格中。

    ④  key = lambda x:x[1]:等价于 def func(x):

     return x[1]

    ⑤ reverse = True:列表反转排序,不写reverse = True 就是列表升序排列,括号里面加上reverse =True 就是降序排列!

    ⑥  {0:<10}{1:>5}:<表示左对齐,>表示右对齐,数字表示宽度,<10表示左对齐,并占10个位置,>5表示右对齐,占5个位置。

    运行结果:

    Python中jieba库如何使用

    如上运行结果有两个不足之处,一是词汇中出现了“却说”、“丞相”、“二人”等人名以外的单词,我们需要把这些单词去除;二是“孔明”与“孔明说”、“曹操”与“丞相”等的是同一人,我们需要把它们合并同类项,将代码进行优化后,我们得到:

    运行结果:

    Python中jieba库如何使用

    Python中jieba库如何使用

    相对于第一个程序,这个程序更为严谨与完整,已经得到了大致得到所需结果,但它还没有完全解决排除非人名这一问题,所以在该基础之上继续使用排除人名的方法去完善这一程序。


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