jieba和文本词频统计

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一、结巴中文分词涉及到的算法包括：

(1) 基于Trie树结构实现高效的词图扫描，生成句子中汉字所有可能成词情况所构成的有向无环图（DAG)；

(2) 采用了动态规划查找最大概率路径, 找出基于词频的最大切分组合；

(3) 对于未登录词，采用了基于汉字成词能力的HMM模型，使用了Viterbi算法。

结巴中文分词支持的三种分词模式包括：

(1) 精确模式：试图将句子最精确地切开，适合文本分析；

(2) 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，但是不能解决歧义问题；

(3) 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。

同时结巴分词支持繁体分词和自定义字典方法。

二、首先要先在cmd下载结巴

可以通过pip指令安装：pip install jieba   #或者 pip3 install jieba

然后通过pip show pip检查是否是下载成功

这个就是jieba安装成功了

三、

#encoding=utf-8
importjieba
#全模式
text ="我来到北京清华大学"
seg_list = jieba.cut(text, cut_all=True)
printu"[全模式]: ","/ ".join(seg_list)
#精确模式
seg_list = jieba.cut(text, cut_all=False)
printu"[精确模式]: ","/ ".join(seg_list)
#默认是精确模式
seg_list = jieba.cut(text)
printu"[默认模式]: ","/ ".join(seg_list)
#新词识别 “杭研”并没有在词典中,但是也被Viterbi算法识别出来了
seg_list = jieba.cut("他来到了网易杭研大厦")
printu"[新词识别]: ","/ ".join(seg_list)
#搜索引擎模式
seg_list = jieba.cut_for_search(text)
printu"[搜索引擎模式]: ","/ ".join(seg_list)

输出如图所示：

代码中函数简单介绍如下：

jieba.cut()：第一个参数为需要分词的字符串，第二个cut_all控制是否为全模式。

jieba.cut_for_search()：仅一个参数，为分词的字符串，该方法适合用于搜索引擎构造倒排索引的分词，粒度比较细。

其中待分词的字符串支持gbk\utf-8\unicode格式。返回的结果是一个可迭代的generator，可使用for循环来获取分词后的每个词语，更推荐使用转换为list列表。

2.添加自定义词典

由于"国家5A级景区"存在很多旅游相关的专有名词，举个例子：

[输入文本] 故宫的著名景点包括乾清宫、太和殿和黄琉璃瓦等

[精确模式] 故宫/的/著名景点/包括/乾/清宫/、/太和殿/和/黄/琉璃瓦/等

[全 模 式] 故宫/的/著名/著名景点/景点/包括/乾/清宫/太和/太和殿/和/黄/琉璃/琉璃瓦/等

显然，专有名词"乾清宫"、"太和殿"、"黄琉璃瓦"(假设为一个文物)可能因分词而分开，这也是很多分词工具的又一个缺陷。但是Jieba分词支持开发者使用自定定义的词典，以便包含jieba词库里没有的词语。虽然结巴有新词识别能力，但自行添加新词可以保证更高的正确率，尤其是专有名词。

词典格式和dict.txt一样，一个词占一行；每一行分三部分，一部分为词语，另一部分为词频，最后为词性（可省略，ns为地点名词），用空格隔开。

#encoding=utf-8
importjieba
#导入自定义词典
jieba.load_userdict("dict.txt")
#全模式
text ="故宫的著名景点包括乾清宫、太和殿和黄琉璃瓦等"
seg_list = jieba.cut(text, cut_all=True)
printu"[全模式]: ","/ ".join(seg_list)
#精确模式
seg_list = jieba.cut(text, cut_all=False)
printu"[精确模式]: ","/ ".join(seg_list)
#搜索引擎模式
seg_list = jieba.cut_for_search(text)
printu"[搜索引擎模式]: ","/ ".join(seg_list)

　　输出结果如下所示：其中专有名词连在一起，即"乾清宫"和"黄琉璃瓦"。

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