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Python中jieba庫的介紹與使用

 更新時間:2023年03月02日 10:32:01   作者:Algorithm-007  
使用jieba庫對一段文本進行詞頻的統(tǒng)計是一件非常有意思的事,我們只需要使用這第三方庫,就可以在不閱讀文本的情況下,得到該文本的高頻率詞匯,這篇文章主要介紹了Python中jieba庫的介紹與使用,需要的朋友可以參考下

前言:

jieba是優(yōu)秀的中文分詞第三方庫,由于中文文本之間每個漢字都是連續(xù)書寫的,我們需要通過特定的手段來獲得其中的每個詞組,這種手段叫做分詞,我們可以通過jieba庫來完成這個過程。

目錄:

一、jieba庫基本介紹

(1)jieba庫概述

① jieba是優(yōu)秀的中文分詞第三方庫

②中文文本需要通過分詞獲得單個的詞語③ jieba是優(yōu)秀的中文分詞第三方庫,需要額外安裝           

④jieba庫提供三種分詞模式,最簡單只需掌握一個函數

 (2)jieba分詞的原理

①分詞依靠中文詞庫

②  利用一個中文詞庫,確定漢字之間的關聯(lián)概率

③ 漢字間概率大的組成詞組,形成分詞結果

④ 除了分詞,用戶還可以添加自定義的詞組

二、jieba庫使用說明

 (1)jieba分詞的三種模式

精確模式、全模式、搜索引擎模式

①  jieba.cut(s) 精確模式:把文本精確的切分開,不存在冗余單詞:

② jieba.lcut(s,cut_all=True) 全模式:把文本中所有可能的詞語都掃描出來,有冗余:

③jieba.lcut_for_search(s) 搜索引擎模式:在精確模式基礎上,對長詞再次切分:

三:jieba庫的安裝

因為 jieba 是一個第三方庫,所有需要我們在本地進行安裝:

ⅠIDLE中jieba庫的安裝:

Windows 下使用命令安裝:在聯(lián)網狀態(tài)下,在命令行下輸入 pip

install jieba 進行安裝,安裝完成后會提示安裝成功。具體過程如圖:

①  Win + r 打開運行框并輸入cmd打開指令框:

②在指令框輸入“pip install jieba”并按下回車等待下載:

③ 當出現(xiàn)“Successfully instll”,則表示安裝成功!

Ⅱ Pycharm中jieba庫的安裝:

打開 settings,搜索 Project Interpreter,在右邊的窗口選擇 + 號,點擊后在搜索框搜索 jieba,點擊安裝即可。具體過程如圖:

①  點擊左上角Files中的Settings:

②  [endif]找到“Project”中的“python interpreter”,并點擊其中的“+”:

③在搜索欄中搜索“jieba”,并點擊左下角Install Package:

④ 當出現(xiàn)“Successfully instll

jieba”,則表示jieba庫安裝成功!

四:實例-文本詞頻統(tǒng)計

Jieba庫最強大的功能之一就是對文章出現(xiàn)的詞匯進行計數統(tǒng)計,即計算詞頻,對于一篇文章或者一部著作,我們可以通過以下步驟對出現(xiàn)的單詞進行統(tǒng)計:

源代碼:

注:

①  encoding=’ANSI’:將打開的文本格式設為ANSI形式

②  read(size):方法從文件當前位置起讀取size個字節(jié),若無參數size,則表示讀取至文件結束為止,它范圍為字符串對象。

③items

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

④  key = lambda x:x[1]:等價于 def func(x):

 return x[1]

⑤ reverse = True:列表反轉排序,不寫reverse = True 就是列表升序排列,括號里面加上reverse =True 就是降序排列!

⑥  {0:<10}{1:>5}:<表示左對齊,>表示右對齊,數字表示寬度,<10表示左對齊,并占10個位置,>5表示右對齊,占5個位置。

運行結果:

如上運行結果有兩個不足之處,一是詞匯中出現(xiàn)了“卻說”、“丞相”、“二人”等人名以外的單詞,我們需要把這些單詞去除;二是“孔明”與“孔明說”、“曹操”與“丞相”等的是同一人,我們需要把它們合并同類項,將代碼進行優(yōu)化后,我們得到:

運行結果:

相對于第一個程序,這個程序更為嚴謹與完整,已經得到了大致得到所需結果,但它還沒有完全解決排除非人名這一問題,所以在該基礎之上繼續(xù)使用排除人名的方法去完善這一程序……

總結:

使用jieba庫對一段文本進行詞頻的統(tǒng)計是一件非常有意思的事,我們只需要使用這第三方庫,就可以在不閱讀文本的情況下,得到該文本的高頻率詞匯。但jieba庫的作用遠遠不止于此,它更多的作用等著我們去挖掘。總的來說,jieba庫是一個優(yōu)秀的中文分詞第三方庫,它在我們的程序中正大放光芒!

到此這篇關于Python中jieba庫的介紹與使用的文章就介紹到這了,更多相關Python中jieba庫使用內容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關文章希望大家以后多多支持腳本之家!

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