Python jieba库用法及实例解析

jieba库基本介绍

1、jieba库基本介绍

jieba库概述

(1)、jieba库概述

jieba是一个性能优异的中文分词第三方库。

• - 中文文本处理通常需要先通过分词技术获取独立的词语单元
• - jieba作为优秀的中文分词第三方库，用户需自行安装使用
• - jieba库支持三种分词模式，掌握核心函数即可满足基本需求

jieba分词的原理

(2)、jieba分词的原理

Jieba分词机制依赖于内置的中文词库。

- 通过加载中文词库，计算汉字之间的关联概率 - 将概率较高的汉字组合成词组，从而生成最终的分词结果

- 除了自动分词功能外，用户还可以手动添加自定义词组以优化结果

jieba库使用说明

jieba库使用说明

jieba分词的三种模式

(1)、jieba分词的三种模式

精确模式、全模式、搜索引擎模式

• - 精确模式：旨在将文本精确切分为不重叠的词语，确保无冗余单词
• - 全模式：扫描文本中所有可能的词语组合，输出结果包含冗余信息
• - 搜索引擎模式：在精确模式的基础上，对长词进行二次切分，以适配搜索场景

(2)、jieba库常用函数

jieba应用实例

2.jieba应用实例

3.利用jieba库统计三国演义中任务的出场次数

import jieba

txt = open("D:\\三国演义.txt", "r", encoding='utf-8').read()
words = jieba.lcut(txt)   # 使用精确模式对文本进行分词
counts = {}   # 通过键值对的形式存储词语及其出现的次数

for word in words:
  if len(word) == 1:  # 单个词语不计算在内
    continue
  else:
    counts[word] = counts.get(word, 0) + 1  # 遍历所有词语，每出现一次其对应的值加 1
    
items = list(counts.items())#将键值对转换成列表
items.sort(key=lambda x: x[1], reverse=True)  # 根据词语出现的次数进行从大到小排序

for i in range(15):
  word, count = items[i]
  print("{0:<5}{1:>5}".format(word, count))

统计了次数对多前十五个名词，曹操不愧是一代枭雄，第一名当之无愧，但是我们会发现得到的数据还是需要进一步处理，比如一些无用的词语，一些重复意思的词语。

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