python jieba包详解 python jieba用法

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mob64ca14038b36 2023-08-26 15:45:30

文章标签 python jieba包详解 python 句子中没有中文自定义搜索字符串 文章分类 Python 后端开发

jieba是python的一个中文分词库，下面介绍它的使用方法。

安装

方式1：
pip install jieba

方式2：
先下载 http://pypi.python.org/pypi/jieba/
然后解压，运行 python setup.py install

功能

下面介绍下jieba的主要功能，具体信息可参考github文档：https://github.com/fxsjy/jieba

分词

jieba常用的三种模式：

精确模式，试图将句子最精确地切开，适合文本分析；
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；
搜索引擎模式，在精确模式的基础上，对长词再次切分，提高召回率，适合用于搜索引擎分词。

可使用 jieba.cut 和 jieba.cut_for_search 方法进行分词，两者所返回的结构都是一个可迭代的 generator，可使用 for 循环来获得分词后得到的每一个词语（unicode），或者直接使用 jieba.lcut 以及 jieba.lcut_for_search 返回 list。

jieba.Tokenizer(dictionary=DEFAULT_DICT) ：使用该方法可以自定义分词器，可以同时使用不同的词典。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。

jieba.cut 和 jieba.lcut 可接受的参数如下：

需要分词的字符串（unicode 或 UTF-8 字符串、GBK 字符串）
cut_all：是否使用全模式，默认值为 False
HMM：用来控制是否使用 HMM 模型，默认值为 True

jieba.cut_for_search 和 jieba.lcut_for_search 接受 2 个参数：

需要分词的字符串（unicode 或 UTF-8 字符串、GBK 字符串）
HMM：用来控制是否使用 HMM 模型，默认值为 True

需要注意的是，尽量不要使用 GBK 字符串，可能无法预料地错误解码成 UTF-8。

三种分词模式的比较：

# 全匹配
seg_list = jieba.cut("今天哪里都没去，在家里睡了一天", cut_all=True)
print(list(seg_list))  # ['今天', '哪里', '都', '没去', '', '', '在家', '家里', '睡', '了', '一天']

# 精确匹配 默认模式
seg_list = jieba.cut("今天哪里都没去，在家里睡了一天", cut_all=False)
print(list(seg_list))  # ['今天', '哪里', '都', '没', '去', '，', '在', '家里', '睡', '了', '一天']

# 精确匹配
seg_list = jieba.cut_for_search("今天哪里都没去，在家里睡了一天")
print(list(seg_list))  # ['今天', '哪里', '都', '没', '去', '，', '在', '家里', '睡', '了', '一天']

自定义词典

开发者可以指定自己自定义的词典，以便包含 jieba 词库里没有的词。
用法： jieba.load_userdict(dict_path)

dict_path：为自定义词典文件的路径

词典格式如下：

一个词占一行；每一行分三部分：词语、词频（可省略）、词性（可省略），用空格隔开，顺序不可颠倒。

下面使用一个例子说明一下：

自定义字典 user_dict.txt：

大学课程
深度学习

下面比较下精确匹配、全匹配和使用自定义词典的区别：

import jieba


test_sent = """
数学是一门基础性的大学课程，深度学习是基于数学的，尤其是线性代数课程
"""

words = jieba.cut(test_sent)
print(list(words))
# ['n', '数学', '是', '一门', '基础性', '的', '大学', '课程', '，', '深度',
# '学习', '是', '基于', '数学', '的', '，', '尤其', '是', '线性代数', '课程', 'n']

words = jieba.cut(test_sent, cut_all=True)
print(list(words))
# ['n', '数学', '是', '一门', '基础', '基础性', '的', '大学', '课程', '', '', '深度',
# '学习', '是', '基于', '数学', '的', '', '', '尤其', '是', '线性', '线性代数', '代数', '课程', 'n']

jieba.load_userdict("userdict.txt")
words = jieba.cut(test_sent)
print(list(words))
# ['n', '数学', '是', '一门', '基础性', '的', '大学课程', '，', '深度学习', '是',
# '基于', '数学', '的', '，', '尤其', '是', '线性代数', '课程', 'n']

jieba.add_word("尤其是")
jieba.add_word("线性代数课程")

words = jieba.cut(test_sent)
print(list(words))
# ['n', '数学', '是', '一门', '基础性', '的', '大学课程', '，', '深度学习', '是',
# '基于', '数学', '的', '，', '尤其是', '线性代数课程', 'n']

从上面的例子中可以看出，使用自定义词典与使用默认词典的区别。

jieba.add_word()：向自定义字典中添加词语

关键词提取

可以基于 TF-IDF 算法进行关键词提取，也可以基于extRank 算法。 TF-IDF 算法与 elasticsearch 中使用的算法是一样的。

使用 jieba.analyse.extract_tags() 函数进行关键词提取，其参数如下：

jieba.analyse.extract_tags(sentence, topK=20, withWeight=False, allowPOS=())

sentence 为待提取的文本
topK 为返回几个 TF/IDF 权重最大的关键词，默认值为 20
withWeight 为是否一并返回关键词权重值，默认值为 False
allowPOS 仅包括指定词性的词，默认值为空，即不筛选
jieba.analyse.TFIDF(idf_path=None) 新建 TFIDF 实例，idf_path 为 IDF 频率文件

也可以使用 jieba.analyse.TFIDF(idf_path=None) 新建 TFIDF 实例，idf_path 为 IDF 频率文件。

基于 TF-IDF 算法的关键词抽取：

import jieba.analyse

file = "sanguo.txt"
topK = 12
content = open(file, 'rb').read()

tags = jieba.analyse.extract_tags(content, topK=topK)
print(tags)
# ['玄德', '程远志', '张角', '云长', '张飞', '黄巾', '封谞', '刘焉', '邓茂', '邹靖', '姓名', '招军']

# withWeight=True：将权重值一起返回
tags = jieba.analyse.extract_tags(content, topK=topK, withWeight=True)
print(tags)
# [('玄德', 0.1038549799467099), ('程远志', 0.07787459004363208), ('张角', 0.0722532891360849),
# ('云长', 0.07048801593691037), ('张飞', 0.060972692853113214), ('黄巾', 0.058227157790330185),
# ('封谞', 0.0563904127495283), ('刘焉', 0.05470798376886792), ('邓茂', 0.04917692565566038),
# ('邹靖', 0.04427258239705188), ('姓名', 0.04219704283997642), ('招军', 0.04182041076757075)]

上面的代码是读取文件，提取出现频率最高的前12个词。

TF-IDF的原理如下：

词频 (term frequency, TF) 指的是某一个给定的词语在该文件中出现的次数。这个数字通常会被归一化(一般是词频除以文章总词数)。

逆向文件频率 (inverse document frequency, IDF) IDF的主要思想是：如果包含词条t的文档越少, IDF越大，则说明词条具有很好的类别区分能力。某一特定词语的IDF，可以由总文件数目除以包含该词语之文件的数目，再将得到的商取对数得到。

关键词提取所使用逆向文件频率（IDF）文本语料库，当提取的结果不是我们想要的结果时，我们可以自定义IDF文本语料库。

词性标注

词性标注主要是标记文本分词后每个词的词性，使用例子如下：

import jieba
import jieba.posseg as pseg

# 默认模式
seg_list = pseg.cut("今天哪里都没去，在家里睡了一天")
for word, flag in seg_list:
    print(word + " " + flag)
   
"""
使用 jieba 默认模式的输出结果是：
我 r
Prefix dict has been built successfully.
今天 t
吃 v
早饭 n
了 ul
"""

# paddle 模式
words = pseg.cut("我今天吃早饭了",use_paddle=True)
"""
使用 paddle 模式的输出结果是：
我 r
今天 TIME
吃 v
早饭 n
了 xc
"""

paddle模式的词性对照表如下：

python jieba包详解 python jieba用法_自定义

获取词语位置

将分本分词后，返回每个词和该词在原文中的起始位置，例子如下：

import jieba

result = jieba.tokenize('今天哪里都没去，在家里睡了一天')
for tk in result:
    print("word:" + tk[0] +
          " start:" + str(tk[1]) +
          " end:" + str(tk[2]))
    
"""
word:华为技术有限公司 start:0 end:8
word:的 start:8 end:9
word:手机 start:9 end:11
word:品牌 start:11 end:13
"""


# 使用 search 模式
result = jieba.tokenize('华为技术有限公司的手机品牌', mode="search")
for tk in result:
    print("word:" + tk[0] +
          " start:" + str(tk[1]) +
          " end:" + str(tk[2]))
"""
输出：
word:华为 start:0 end:2
word:技术 start:2 end:4
word:有限 start:4 end:6
word:公司 start:6 end:8
word:华为技术有限公司 start:0 end:8
word:的 start:8 end:9
word:手机 start:9 end:11
word:品牌 start:11 end:13
"""

收索引擎

使用 jieba 和 whoosh 可以实现搜索引擎功能。

whoosh 是由python实现的一款全文搜索工具包，可以使用 pip 安装它：

pip install whoosh

介绍 jieba + whoosh 实现搜索之前，你可以先看下文 whoosh 的简单介绍。

下面看一个简单的搜索引擎的例子：

import os
import shutil

from whoosh.fields import *
from whoosh.index import create_in
from whoosh.qparser import QueryParser
from jieba.analyse import ChineseAnalyzer


analyzer = ChineseAnalyzer()

schema = Schema(title=TEXT(stored=True),
                path=ID(stored=True),
                content=TEXT(stored=True,
                             analyzer=analyzer))
if not os.path.exists("test"):
    os.mkdir("test")
else:
    # 递归删除目录
    shutil.rmtree("test")
    os.mkdir("test")

idx = create_in("test", schema)
writer = idx.writer()

writer.add_document(
    title=u"document1",
    path="/tmp1",
    content=u"Tracy McGrady is a famous basketball player, the elegant basketball style of him attract me")
writer.add_document(
    title=u"document2",
    path="/tmp2",
    content=u"Kobe Bryant is a famous basketball player too , the tenacious spirit of him also attract me")
writer.add_document(
    title=u"document3",
    path="/tmp3",
    content=u"LeBron James is the player i do not like")

writer.commit()
searcher = idx.searcher()
parser = QueryParser("content", schema=idx.schema)

for keyword in ("basketball", "elegant"):
    print("searched keyword ",keyword)
    query= parser.parse(keyword)
    results = searcher.search(query)
    for hit in results:
        print(hit.highlights("content"))
    print("="*50)

上面代码中，使用 add_document() 把一个文档添加到了 index 中。在这些文档中，搜索含有 “basketball”和 “elegant” 的文档。

打印结果如下：

Building prefix dict from the default dictionary ...
Loading model from cache C:UserswyzaneAppDataLocalTempjieba.cache
Loading model cost 0.754 seconds.
Prefix dict has been built successfully.
searched keyword  basketball
McGrady is a famous <b class="match term0">basketball</b> player, the elegant...<b class="match term0">basketball</b> style of him attract me
Bryant is a famous <b class="match term0">basketball</b> player too , the tenacious
==================================================
searched keyword  elegant
basketball player, the <b class="match term0">elegant</b> basketball style
==================================================

更换搜索词时：

for keyword in ("LeBron", "Kobe"):
    print("searched keyword ",keyword)
    query= parser.parse(keyword)
    results = searcher.search(query)
    for hit in results:
        print(hit.highlights("content"))
    print("="*50)

搜索结果如下：

Building prefix dict from the default dictionary ...
Loading model from cache C:UserswyzaneAppDataLocalTempjieba.cache
Loading model cost 0.801 seconds.
Prefix dict has been built successfully.
searched keyword  LeBron
<b class="match term0">LeBron</b> James is the player i do not like
==================================================
searched keyword  Kobe
<b class="match term0">Kobe</b> Bryant is a famous basketball player too , the tenacious
==================================================

上面是搜索英文，下面展示下搜索中文。

添加下面的文档数据：

writer.add_document(
    title=u"document1",
    path="/tmp1",
    content=u"麦迪是一位著名的篮球运动员，他飘逸的打法深深吸引着我")
writer.add_document(
    title=u"document2",
    path="/tmp2",
    content=u"科比是一位著名的篮球运动员，他坚韧的精神深深的感染着我")
writer.add_document(
    title=u"document3",
    path="/tmp3",
    content=u"詹姆斯是我不喜欢的运动员")

执行搜索：

for keyword in ("篮球", "麦迪"):
    print("searched keyword ",keyword)
    query= parser.parse(keyword)
    results = searcher.search(query)
    for hit in results:
        print(hit.highlights("content"))
    print("="*50)

结果如下：

Building prefix dict from the default dictionary ...
Loading model from cache C:UserswyzaneAppDataLocalTempjieba.cache
Loading model cost 0.780 seconds.
Prefix dict has been built successfully.
searched keyword  篮球
麦迪是一位著名的<b class="match term0">篮球</b>运动员，他飘逸的打法深深吸引着我
科比是一位著名的<b class="match term0">篮球</b>运动员，他坚韧的精神深深的感染着我
==================================================
searched keyword  麦迪
<b class="match term0">麦迪</b>是一位著名的篮球运动员，他飘逸的打法深深吸引着我
==================================================

上面就简单介绍了 jieba + whoosh 实现搜索引擎的例子。其实要实现上面的搜索功能，在 elasticsearch 中可以更加简单，有兴趣的同学可以了解一下。

whoosh

下面介绍下 whoosh 的使用。

whoosh 官方文档为：https://whoosh.readthedocs.io/en/latest/

使用 whoosh 之前，需要先定义 index 对象，同时创建 schema对象与 index 对应。schema中包含一列字段，这些字段存放在 index 中。每个字段都是文档中的一部分信息，例如标题和文本内容。字段能被搜索或者存储。

定义一个 schema，由两个字段：

from whoosh.fields import Schema, STORED, ID, KEYWORD, TEXT

schema = Schema(title=TEXT(stored=True), content=TEXT,
                path=ID(stored=True), tags=KEYWORD, 
                icon=STORED)

我们仅需要创建一次 schema，当创建索引时，schema 会被序列化并与 index 保存在一起。

当创建 schema 对象时，需要指定字段名和其对应的类型，在 whoosh.fields 下，由如下类型：

ID：该类型索引字段的整个值作为一个单位类索引，而不是拆分成多个词
TEXT：该类型适用于文本数据的正文，它为文本建立索引并存储术语位置以允许短语搜索
NUMERIC：数值类型，可以存储整数或者浮点数
BOOLEAN：Boolean类型
DATETIME：适用于 datetime 对象
KEYWORD：适用于空格或者标点分割的关键字，类型数据能被索引和搜索但是不支持短语搜索（为了节省空间）
STORED：与文档存储在一起而不是与索引，该类型的数据不能被索引和搜索

schema对象创建完成后，可以使用 create_in 函数创建索引：

import os.path

from whoosh.index import create_in
from whoosh.fields import Schema, STORED, ID, KEYWORD, TEXT

schema = Schema(title=TEXT(stored=True), content=TEXT,
                path=ID(stored=True), tags=KEYWORD, 
                icon=STORED)

if not os.path.exists("index"):
    os.mkdir("index")
ix = create_in("index", schema)

创建 index 时，会创建一个存储对象来保存 index 信息。

通常，存储对象都会是 FileStorage，一种使用文件来存储索引的存储介质。

创建索引后，也可以通过 open_dir() 来打开索引：

from whoosh.index import open_dir

ix = open_dir("index")

创建好 index 对象后，我们可以往里面添加文档。writer() 方法会返回一个 IndexWriter 对象，使用它可以向 index 中添加文档：

writer = ix.writer()
writer.add_document(title=u"My document", content=u"This is my document!",
                    path=u"/a", tags=u"first short", icon=u"/icons/star.png")
writer.add_document(title=u"Second try", content=u"This is the second example.",
                    path=u"/b", tags=u"second short", icon=u"/icons/sheep.png")
writer.add_document(title=u"Third time's the charm", content=u"Examples are many.",
                    path=u"/c", tags=u"short", icon=u"/icons/book.png")
writer.commit()  # 保存文档到索引中

添加文档时，没有必要对所有字段都添加值；能被索引的 TEXT 字段必须要传入一个 unicode 类型的值，仅仅被存储而不用来索引的字段可以传入任何可被序列化的对象。

文档存储到 index 后，就可以进行索引了，索引之前首先要创建一个 search 对象：

searcher = ix.searcher()

可以使用 with 语句，以便使 search 对象自动关闭，也可以使用 try … finally：

with ix.searcher() as searcher:
    ...
    
    
try:
    searcher = ix.searcher()
    ...
finally:
    searcher.close()

search 对象的 search() 方法需要传入一个 Query 对象。可以直接钩爪一个 Query 对象，也可以使用QueryParse构造一个 Query 对象。将 Query 对象传入 search() 方法中，可以得到一个 Results 对象。

from whoosh.query import *
myquery = And([Term("content", u"apple"), Term("content", "bear")])

# 或者使用
from whoosh.qparser import QueryParser
parser = QueryParser("content", ix.schema)
myquery = parser.parse(querystring)


results = searcher.search(myquery)

以上就是 whoosh 做搜索的基本步骤。

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