如何利用Python对中文进行分词处理

python做中文分词处理主要有以下几种：结巴分词、NLTK、THULAC

1、fxsjy/jieba

结巴的标语是：做最好的 Python 中文分词组件，或许从现在来看它没做到最好，但是已经做到了使用的人最多。结巴分词网上的学习资料和使用案例比较多，上手相对比较轻松，速度也比较快。

结巴的优点：

支持三种分词模式

支持繁体分词

支持自定义词典

MIT 授权协议

2、THULAC：一个高效的中文词法分析工具包

前两天我在做有关于共享单车的用户反馈分类，使用jieba分词一直太过零散，分类分不好。后来江兄给我推荐了THULAC： 由清华大学自然语言处理与社会人文计算实验室研制推出的一套中文词法分析工具包 。THULAC的接口文档很详细，简单易上手。

THULAC分词的优点：

能力强。利用规模最大的人工分词和词性标注中文语料库（约含5800万字）训练而成，模型标注能力强大。

准确率高。该工具包在标准数据集Chinese Treebank（CTB5）上分词的F1值可达97.3％，词性标注的F1值可达到92.9％

速度较快。同时进行分词和词性标注速度为300KB/s，每秒可处理约15万字。只进行分词速度达到1.3MB/s，速度比jieba慢

Python 解决中文编码问题基本可以用以下逻辑：

utf8（输入） ——>unicode（处理） ——>（输出）utf8

Python 里面处理的字符都是都是unicode 编码，因此解决编码问题的方法是把输入的文本（无论是什么编码）解码为（decode）unicode编码，然后输出时再编码（encode）成所需编码。

由于处理的一般为txt 文档，所以最简单的方法，是把txt 文档另存为utf-8 编码，然后使用Python 处理的时候解码为unicode（sometexts.decode('utf8')），输出结果回txt 的时候再编码成utf8（直接用str() 函数就可以了）。

python中文分词：结巴分词

中文分词是中文文本处理的一个基础性工作，结巴分词利用进行中文分词。其基本实现原理有三点：

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

安装（Linux环境）

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

模式

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

接口

组件只提供jieba.cut 方法用于分词

cut方法接受两个输入参数：

第一个参数为需要分词的字符串

cut_all参数用来控制分词模式

待分词的字符串可以是gbk字符串、utf-8字符串或者unicode

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

实例

#! -*- 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)

1、全局变量在函数中使用时需要加入global声明

2、获取网页内容存入文件时的编码为ascii进行正则匹配时需要decode为GB2312，当匹配到的中文写入文件时需要encode成GB2312写入文件。

3、中文字符匹配过滤正则表达式为ur'[\u4e00-\u9fa5]+',使用findall找到所有的中文字符存入分组

4、KEY，Value值可以使用dict存储，排序后可以使用list存储

5、字符串处理使用split分割，然后使用index截取字符串，判断哪些是名词和动词

6、命令行使用需要导入os,os.system(cmd)

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