python汉语分词的解决办法

内容摘要
这篇文章主要为大家详细介绍了python汉语分词的简单示例,具有一定的参考价值,可以用来参考一下。

对python这个高级语言对此感兴趣的朋友,看看idc笔记做的技术笔记!
目前我常常
文章正文

这篇文章主要为大家详细介绍了python汉语分词的简单示例,具有一定的参考价值,可以用来参考一下。

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目前我常常使用的分词有结巴分词、NLPIR分词等等

最近是在使用结巴分词,稍微做一下推荐,还是蛮好用的。

一、结巴分词简介

利用结巴分词进行中文分词,基本实现原理有三:

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)

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

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

二、安装及使用(Linux)

1.下载工具包,解压后进入目录下,运行:python setup.py install

Hint:a.一个良好的习惯是,对于下载下来的软件,先看readme ,再进行操作。(没有阅读readme,直接尝试+百度,会走很多弯路);

   b.当时运行安装命令时,出现错误:no permission! (有些人可能会遇见这种问题,这是因为权限不够的。 执行:sudo !! 其中“!!”表示上一条命令,这里指的就是上面的安装命令),使用sudo后便可正常运行。

2.在使用结巴做分词的时候,一定会用的函数是:jieba.cut(arg1,arg2);这是用于分词的函数,我们只需要了解以下三点,便可使用

  a.cut方法接受两个输入参数:第一个参数(arg1)为需要进行分词的字符串,arg2参数用来控制分词模式。

  分词模式分为两类:默认模式,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,适合搜索引擎

  b.待分词的字符串可以是gbk字符串、utf-8字符串或者unicode

使用Python的人要注意编码问题,Python是基于ASCII码来处理字符的,当出现不属于ASCII的字符时(比如在代码中使用汉字),会出现错误信息:“ASCII codec can't encode character”,解决方案是在文件顶部加入语句: #! -*- coding:utf-8 -*- 来告诉Python的编译器:“我这个文件是用utf-8进行编码的,你要进行解码的时候,请用utf-8”。(这里记住,这个命令一定要加在文件的最顶部,如果不在最顶部,编码问题就依然存在,得不到解决)关于编码的转换,可以参考博文(ps:个人理解“import sys reload(sys) sys.setdefaultencoding('utf-8')”这几句话与“#! -*- coding:utf-8 -*- ”等价)

  c.jieba.cut返回的结构是一个可迭代的generator,可以使用for循环来获得分词后得到的每一个词语(unicode),也可以用list(jieba.cut(...))转化为list

3.以下举例jieba中提供的一个使用方法作为说明:


# @param 使用python进行汉语分词
# @author php教程|www.idcnote.com 

#! -*- coding:utf-8 -*-
import jieba
seg_list = jieba.cut("我来到北京清华大学", cut_all = True)
print "Full Mode:", ' '.join(seg_list)
 
seg_list = jieba.cut("我来到北京清华大学")
print "Default Mode:", ' '.join(seg_list)

# End www_512pic_com

输出结果为:


Full Mode: 我/ 来/ 来到/ 到/ 北/ 北京/ 京/ 清/ 清华/ 清华大学/ 华/ 华大/ 大/ 大学/ 学  
Default Mode: 我/ 来到/ 北京/ 清华大学

# End www_512pic_com

三、结巴中文分词的其他功能

1、添加或管理自定义词典

结巴的所有字典内容存放在dict.txt,你可以不断的完善dict.txt中的内容。

2、关键词抽取

通过计算分词后的关键词的TF/IDF权重,来抽取重点关键词。

注:关于python汉语分词的简单示例的内容就先介绍到这里,更多相关文章的可以留意

代码注释

作者:喵哥笔记

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