一、jieba庫(kù)概述

jieba是優(yōu)秀的中文分詞第三方庫(kù)

中文文本需要通過(guò)分詞獲得單個(gè)的詞語(yǔ) jieba是優(yōu)秀的中文分詞第三方庫(kù)，需要額外安裝 jieba庫(kù)提供三種分詞模式，最簡(jiǎn)單只需要掌握一個(gè)函數(shù) 二、jieba庫(kù)安裝

pip install jieba三、jieba分詞的原理

jieba分詞依靠中文詞庫(kù)

利用一個(gè)中文詞庫(kù)，確定漢字之間的關(guān)聯(lián)概率 漢字間概率大的組成詞組，形成分詞結(jié)果 四、jieba分詞的3種模式 精確模式：把文本精確地切分開(kāi)，不存在冗余單詞（最常用） 全模式：把文本中所有可能的詞語(yǔ)都掃描出來(lái)，有冗余 搜索引擎模式：在精確模式的基礎(chǔ)上，對(duì)長(zhǎng)詞再次切分 五、jieba庫(kù)常用函數(shù)

函數(shù) 描述 jieba.lcut(s) 精確模式，返回一個(gè)列表類型的分詞結(jié)果 jieba.lcut(s,cut_all=True) 全模式，返回一個(gè)列表類型的分詞結(jié)果，存在冗余 jieba.lcut_for_search(s) 搜索引擎模式，返回一個(gè)列表類型的分詞結(jié)果，存在冗余 jieba.lcut(s) 精確模式，返回一個(gè)列表類型的分詞結(jié)果 jieba.add_word(s) 向分詞詞典增加新詞w

例子：

>>> jieba.lcut('中國(guó)是一個(gè)偉大的國(guó)家')[’中國(guó)’, ’是’, ’一個(gè)’, ’偉大’, ’的’, ’國(guó)家’]>>> jieba.lcut('中國(guó)是一個(gè)偉大的國(guó)家', cut_all=True)[’中國(guó)’, ’國(guó)是’, ’一個(gè)’, ’偉大’, ’的’, ’國(guó)家’]>>> jieba.lcut_for_search('中華人民共和國(guó)是偉大的')[’中華’, ’華人’, ’人民’, ’共和’, ’共和國(guó)’, ’中華人民共和國(guó)’, ’是’, ’偉大’, ’的’]六、文本詞頻示例

問(wèn)題分析

英文文本： Hamlet 分析詞頻

https://python123.io/resources/pye/hamlet.txt

中文文本： 《三國(guó)演義》 分析人物

https://python123.io/resources/pye/threekingdoms.txt

代碼如下：

def getText(): # 打開(kāi) hamlet.txt 這個(gè)文件 txt = open('hamlet.txt', 'r').read() # 避免大小寫(xiě)對(duì)詞頻統(tǒng)計(jì)的干擾，將所有單詞轉(zhuǎn)換為小寫(xiě) txt = txt.lower() # 將文中出現(xiàn)的所有特殊字符替換為空格 for ch in ’|'#$%^&*()_+-=`~{}[];:<>?/’: txt = txt.replace(ch, ' ') # 返回一個(gè)所以后單詞都是小寫(xiě)的，單詞間以空格間隔的文本 return txthamletTxt = getText()# split() 默認(rèn)使用空格作為分隔符words = hamletTxt.split()counts = {}for word in words: counts[word] = counts.get(word,0) + 1items = list(counts.items())items.sort(key=lambda x:x[1], reverse=True)for i in range(10): word, count = items[i] print('{0:<10}{1:>5}'.format(word,count))

上面代碼中的

items.sort(key=lambda x:x[1], reverse=True)

是根據(jù)單詞出現(xiàn)的次數(shù)進(jìn)行排序，其中使用了 lambda 函數(shù)。更多解釋請(qǐng)看：https://www.runoob.com/python/att-list-sort.html

下面使用 jieba 庫(kù)來(lái)統(tǒng)計(jì)《三國(guó)演義》中任務(wù)出場(chǎng)的次數(shù)：

import jiebatxt = open('threekingdoms.txt','r',encoding='utf-8').read()words = jieba.lcut(txt)counts = {}for word in words: if len(word) == 1: continue else: counts[word] = counts.get(word, 0) + 1items = list(counts.items())items.sort(key=lambda x:x[1], reverse=True)for i in range(15): word, count = items[i] print('{0:<10}{1:>5}'.format(word,count))

運(yùn)行結(jié)果：

曹操 953孔明 836將軍 772卻說(shuō) 656玄德 585關(guān)公 510丞相 491二人 469不可 440荊州 425玄德曰 390孔明曰 390不能 384如此 378張飛 358

我們可以看到得出的結(jié)果與我們想象的有些差異，比如

“卻說(shuō)”、“二人”等與人名無(wú)關(guān) “諸葛亮”、“孔明”都是同一個(gè)人 “孔明”和“孔明曰”分詞不符合我們的需求

所以我們需要對(duì)上面代碼進(jìn)行優(yōu)化，在詞頻統(tǒng)計(jì)的基礎(chǔ)上，面向問(wèn)題改造我們的程序。

下面是《三國(guó)演義》人物數(shù)量統(tǒng)計(jì)代碼的升級(jí)版，升級(jí)版中對(duì)于某些確定不是人名的詞，即使做了詞頻統(tǒng)計(jì)，也要將它刪除掉。使用寄一個(gè)集合excludes來(lái)接收一些確定不是人名但是又排序比較靠前的單詞列進(jìn)去。

import jiebatxt = open('threekingdoms.txt','r',encoding='utf-8').read()excludes = {'將軍','卻說(shuō)','荊州','二人','不可','不能','如此'}words = jieba.lcut(txt)counts = {}for word in words: if len(word) == 1: continue elif word == '諸葛亮' or word == '孔明曰': rword == '孔明' elif word == '關(guān)公' or word == '云長(zhǎng)': rword == '關(guān)羽' elif word == '玄德' or word == '玄德曰': rword == '劉備' elif word == '孟德' or word == '丞相': rword == '曹操' else: rword = word counts[rword] = counts.get(rword, 0) + 1items = list(counts.items())items.sort(key=lambda x:x[1], reverse=True)for i in range(15): word, count = items[i] print('{0:<10}{1:>5}'.format(word,count))

運(yùn)行結(jié)果：

曹操 963孔明 847張飛 366商議 359如何 352主公 340軍士 320呂布 303左右 298軍馬 297趙云 283劉備 282引兵 279次日 278大喜 274

可以看出還是有像“商議”、“如何”等不是人物的詞出現(xiàn)在統(tǒng)計(jì)結(jié)果，我們將這些詞加入到 excludes 中，多次運(yùn)行程序后最后得到《三國(guó)演義》任務(wù)出場(chǎng)順序前20：

七、文本詞頻統(tǒng)計(jì)問(wèn)題舉一反三

應(yīng)用問(wèn)題擴(kuò)展

《紅樓夢(mèng)》、《西游記》、《水滸傳》...等名著都可以統(tǒng)計(jì)它的任務(wù)出場(chǎng)次數(shù) 政府工作報(bào)告、科研論文、新聞報(bào)道...中出現(xiàn)的大量的詞頻進(jìn)行分析，進(jìn)而找到每篇文章的重點(diǎn)內(nèi)容 進(jìn)一步，對(duì)文本的詞語(yǔ)或詞匯繪制成詞云，使其展示的效果更加直觀

以上內(nèi)容資料均來(lái)源于中國(guó)大學(xué)MOOC網(wǎng)-北京理工大學(xué)Python語(yǔ)言程序設(shè)計(jì)課程課程地址：https://www.icourse163.org/course/BIT-268001

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