在自然語(yǔ)言處理（NLP）中，分詞分詞分詞是分詞分詞一個(gè)重要的步驟，分詞是分詞分詞將連續的文本分割成有意義的單元或標記的過(guò)程，在中文中，分詞分詞分詞尤為重要，分詞分┐(′ー｀)┌詞因為中文寫(xiě)作沒(méi)有像英文那樣的分詞分詞空格分隔單詞。

Python 中有多種分詞工具，分詞分詞jieba、分詞分詞pkus(╥_╥)eg、分詞分詞thulac 等，分詞分詞jieba 是分詞分詞最流行的中文分詞庫之一，接下來(lái)，分詞分詞我們將介紹如何使用(yong) jieba 進(jìn)行分詞。分詞分詞

安ヽ(′▽?zhuān)?ノ裝 jieba

我們需要安裝 jieba，分詞分詞可以使用 pip 進(jìn)行安裝：

pip install jieba

使用 jieba 進(jìn)行分詞

jieba 提供了三種分詞模式：精確模式、全模式和搜索引擎模式，下面分別介紹這三種模式的使用。

精確模式

精確模式是最常用的模式，它試圖將句(′?｀)子最精確地切開(kāi)，適合文本分析。

import jiebatext = "我愛(ài)自然語(yǔ)言處理技術(shù)"seg_list = jieba(′▽?zhuān)?.cut(text, cut_all=False)print(" / ".join(seヽ(′?｀)ノg_list))

輸出結果：

我 / 愛(ài) / 自然語(yǔ)言 / 處理 / 技術(shù)

全模式

全模式將句子中所有可以(′-ι_-｀)成詞的詞語(yǔ)都掃描出來(lái)，速度非?？?，但不能解決歧義問(wèn)題。

import jiebatext = "我愛(ài)自ヽ(′ー｀)ノ然語(yǔ)(???)言處理技術(shù)"seg_list = jieba.cut(text, cut??_all=True)print(" / ".jo??in(seg_list))

輸出結果：

我 / 愛(ài) / 自然 / 自然語(yǔ)言 / 語(yǔ)言 / 處理 / 技術(shù)

搜索引擎模式

搜索引擎模式在精確模式基礎上，對長(cháng)詞再次切分，提高召回率，適合用于搜索引擎分詞。

import jiebatext = "我愛(ài)自然語(yǔ)言處理技術(shù)"seg_list = jieba.cut_for_search(text)print(" / ".join(seg_list))

輸出結果：

我 / 愛(ài) / 自然 / 自然語(yǔ)言 / 語(yǔ)言 / 處理 / 技術(shù)

添加自定義詞典

我們可能需要對一些特定領(lǐng)域的詞匯進(jìn)行分詞，這時(shí)，我們可以使用 jieba 的 add_word 方法添加自定義詞典。(′▽?zhuān)?

import jiebajieba.add_word(??"自然語(yǔ)言處理") # 添加自定義詞jieba.add_wo??rd("深度學(xué)習")text = "我愛(ài)自(zi)然語(yǔ)言處理技(′-ι_-｀)術(shù)和深度學(xué)習&q??uot;seg_list = jieba.cut(text, cut_all=False)p??rint(" / "ヽ(′▽?zhuān)?ノ;.join(seg_list))

輸出結果：

我 / 愛(ài) / 自然語(yǔ)言處理 / 技術(shù) / 和 / 深度學(xué)習

FAQs

A1: jieba 默認支持簡(jiǎn)體中??文分詞，對于繁體中文，可以使用 open Chinese Conversion（openCC）進(jìn)行簡(jiǎn)繁轉換后，再使用 jieba 進(jìn)行分詞，首先安裝 openCC：

pip install open=""ccpythonreimplemented

然后進(jìn)行簡(jiǎn)繁轉換和分詞：

import jiebaimport open='open'ccconv = ope??ncc.open='open'CC('t2s') # 繁體轉簡(jiǎn)體text = "我愛(ài)自然語(yǔ)言處理技術(shù)"text_simplified = conv.convert(te???xt) # 繁體轉簡(jiǎn)體seヾ(?■_■)ノg_list = jieba.cut(text_simplified, cut_all=False)print(" / ".join(s??eg_list))

Q2: 如何調整 jieba┐(′ー｀)┌ 分詞的結果？

A2: jieba 的分詞結果受到其內部詞典的影響，我們可以通過(guò)添加自定義詞典來(lái)調整分詞結果，jieba 提供了一個(gè) HMM（隱馬爾可夫模型）接口，允許用戶(hù)自定義 HMM 模型，以實(shí)現更精確的分詞，具體使用方法請參考 jie(′?｀)ba 官方文檔。