[Python] jieba库？结巴库？

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💖 系列专栏：Python学习
🌠 首发时间：2022年5月9日
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• jieba库概述
• • jieba 库演示
  • 在 PyCharm 中添加 jieba 库
• 使用jieba 库
• 第三方库

jieba库概述 jieba 库演示

对于一段英文文本， 例如 “China is a great country”，如果希望提取其中的单词，只需要使用字符串处理的 split() 方法即可，例如：

print("China is a great country".split())

程序执行结果如下：

[‘China’, ‘is’, ‘a’, ‘great’, ‘country’]

然而，对于一段中文文本，例如，“中国是一个伟大的国家”，获得其中的单词 (不是字符) 十分困难，因为英文文本可以通过空格或者标点符号分隔，而中文单词之间缺少分隔符，这是中文及类似语言独有的“分词”问题。上例中， 分词能够将 “中国是一个伟大的国家” 分为"中国”、“是”、 “一个”、“伟大”、“的”、 "国家"等一系列词语。

jieba (“结巴”) 是 Python 中一个重要的第三方中文分词函数库，例如：

import jieba
print(jieba.lcut("中国是一个伟大的国家"))

程序执行结果如下：

[‘中国’, ‘是’, ‘一个’, ‘伟大’, ‘的’, ‘国家’]

jieba 库的分词原理是利用一个中文词库，将待分词的内容与分词词库进行比对，通过图结构和动态规划方法找到最大概率的词组。除了分词，jieba 还提供增加自定义中文单词的功能。

jieba 库支持 3 种分词模式：精确模式，将句子最精确地切开，适合文本分析；全模式，把句子中所有可以成词的词语都扫描出来，速度非常快，但是不能消除歧义；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。

在 PyCharm 中添加 jieba 库

jieba 库是第三方库，不是 Python 安装包自带的，因此，需要进行安装，因为我们利用的是 PyCharm 进行开发，所以只要简单地把 jieba 库添加进来就行，下面是具体步骤。

(1) 在菜单栏中点击【File】——【Settings】

(2) 在接下来的界面中找到【Project: pythonProject】——【Project Interpreter】，点击界面中的加号

(3) 输入 “jieba"搜索，找到 jieba，然后点击 ”Install Package“，等待一会儿即可

(4) 安装完可以返回之前的界面查看

使用jieba 库

jieba 库支持 3 种分词模式：精确模式，将句子最精确地切开，适合文本分析；全模式，把句子中所有可以成词的词语都扫描出来，速度非常快，但是不能消除歧义；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。

jieba 库主要提供分词功能，可以辅助自定义分词词典。jieba 库中包含的主要函数如下表所示：

函数	描述
jieba.cut(s)	精确模式，返回一个可迭代的数据类型
jieba.cut(s, cut_all=True)	全模式，输出文本 s 中所有可能的单词
jieba.cut_for_ search(s)	搜索引擎模式，适合搜索引擎建立索引的分词结果
jieba.lcut(s)	精确模式，返回一个列表类型，建议使用
jieba.lcut(s, cut_all=True)	全模式，返回一个列表类型，建议使用
jieba.lcut_for_search(s)	搜索引擎模式，返回一个列表类型，建议使用
jieba.add_word(w)	向分词词典中增加新词 w

针对上述分词函数，举例如下：

import jieba

print(jieba.lcut("中华人民共和国是一个伟大的国家"))

print(jieba.lcut("中华人民共和国是一个伟大的国家", cut_all=True))

print(jieba.lcut_for_search("中华人民共和国是一个伟大的国家"))

程序执行结果如下：

[‘中华人民共和国’, ‘是’, ‘一个’, ‘伟大’, ‘的’, ‘国家’]
[‘中华’, ‘中华人民’, ‘中华人民共和国’, ‘华人’, ‘人民’, ‘人民共和国’, ‘共和’, ‘共和国’, ‘国是’, ‘一个’, ‘伟大’, ‘的’, ‘国家’]
[‘中华’, ‘华人’, ‘人民’, ‘共和’, ‘共和国’, ‘中华人民共和国’, ‘是’, ‘一个’, ‘伟大’, ‘的’, ‘国家’]

jieba. lcut() 函数返回精确模式，输出的分词能够完整且不多余地组成原始文本；jieba. lcut(,True) 函数返回全模式，输出原始文本中可能产生的所有问题，冗余性最大；jieba.lcut_ for_search() 函数返回搜索引擎模式，该模式首先执行精确模式，然后再对其中的长词进一步切分获得结果。

由于列表类型通用且灵活，建议读者使用上述 3 个能够返回列表类型的分词函数。

默认情况下，jieba.cut() 等 6 个分词函数能够较高概率识别自定义的新词，比如名字或缩写。对于无法识别的分词，也可以通过 jieba.add_ word() 函 数向分词库添加，例如：

import jieba
print(jieba.lcut("程序喵正在路上"))
jieba.add_word("程序喵")
print(jieba.lcut("程序喵正在路上"))

程序执行结果如下：

[‘程序’, ‘喵’, ‘正在’, ‘路上’]
[‘程序喵’, ‘正在’, ‘路上’]

第三方库

Python 语言的第三方库指不在 Python 安装包中的函数库，也是非标准函数、库。这类函数库一般由全球各领域专业人士结合专业特点和兴趣开发。Python 语言构建了一个开放和自由的生态环境，对第三方库的开发没有强制要求，因此，Python 语言的第三方库发展十分迅速。截至 2016 年 9 月，Python 官方网站注册的第三方库已经达到 9 万多个。如果说强大的标准库奠定了 Python 语言发展的基石，丰富的第三方库则是 Python 不断发展的保证。随着 Python 语言的发展，一些稳定的第三方库不断被加入标准库。

 

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