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e42650b7f2
89
README.md
89
README.md
@ -1,7 +1,5 @@
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jieba
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"结巴"中文分词:做最好的Python中文分词组件jieba
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"结巴"中文分词:做最好的Python中文分词组件
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"Jieba" (Chinese for "to stutter") Chinese text segmentation: built to be the best Python Chinese word segmentation module.
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- _Scroll down for English documentation._
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@ -180,90 +178,3 @@ Segmentation speed
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Online demo
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http://209.222.69.242:9000/
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Feature
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* 支持两种分词模式:
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* 1)默认模式,试图将句子最精确地切开,适合文本分析;
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* 2)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。
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Usage
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* 全自动安装:easy_install jieba 或者 pip install jieba
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* 半自动安装:先下载http://pypi.python.org/pypi/jieba/ ,解压后运行python setup.py install
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* 手动安装:将jieba目录放置于当前目录或者site-packages目录
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* 通过import jieba 来引用 (第一次import时需要构建Trie树,需要几秒时间)
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Algorithm
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* 基于Trie树结构实现高效的词图扫描,生成句子中汉字构成的有向无环图(DAG)
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* 采用了记忆化搜索实现最大概率路径的计算, 找出基于词频的最大切分组合
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* 对于未登录词,采用了基于汉字位置概率的模型,使用了Viterbi算法
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功能 1):分词
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* jieba.cut方法接受两个输入参数: 1) 第一个参数为需要分词的字符串 2)cut_all参数用来控制分词模式
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* 待分词的字符串可以是gbk字符串、utf-8字符串或者unicode
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* 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
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代码示例( 分词 )
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#encoding=utf-8
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import jieba
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seg_list = jieba.cut("我来到北京清华大学",cut_all=True)
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print "Full Mode:", "/ ".join(seg_list) #全模式
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seg_list = jieba.cut("我来到北京清华大学",cut_all=False)
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print "Default Mode:", "/ ".join(seg_list) #默认模式
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seg_list = jieba.cut("他来到了网易杭研大厦")
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print ", ".join(seg_list)
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Output:
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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
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Default Mode: 我/ 来到/ 北京/ 清华大学
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他, 来到, 了, 网易, 杭研, 大厦 (此处,“杭研”并没有在词典中,但是也被Viterbi算法识别出来了)
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功能 2) :添加自定义词典
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* 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。虽然jieba有新词识别能力,但是自行添加新词可以保证更高的正确率
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* 用法: jieba.load_userdict(file_name) # file_name为自定义词典的路径
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* 词典格式和dict.txt一样,一个词占一行;每一行分为两部分,一部分为词语,另一部分为词频,用空格隔开
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* 范例:
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云计算 5
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李小福 2
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创新办 3
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之前: 李小福 / 是 / 创新 / 办 / 主任 / 也 / 是 / 云 / 计算 / 方面 / 的 / 专家 /
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加载自定义词库后: 李小福 / 是 / 创新办 / 主任 / 也 / 是 / 云计算 / 方面 / 的 / 专家 /
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功能 3) :关键词提取
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* jieba.analyse.extract_tags(sentence,topK) #需要先import jieba.analyse
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* setence为待提取的文本
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* topK为返回几个TF/IDF权重最大的关键词,默认值为20
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代码示例 (关键词提取)
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https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/extract_tags.py
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分词速度
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* 1.5 MB / Second in Full Mode
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* 400 KB / Second in Default Mode
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* Test Env: Intel(R) Core(TM) i7-2600 CPU @ 3.4GHz;《围城》.txt
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在线演示
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http://209.222.69.242:9000/
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