一、jieba库

安装过程见：https://blog.csdn.net/momomuabc/article/details/128198306
jieba库的基础与实例：https://blog.csdn.net/momomuabc/article/details/128219592

jieba库基础功能

1.分词函数jieba.cut

import jieba

for i in jieba.cut("我爱python"):
    print(i,end=' ')#利用end参数取消换行
--输出
我 爱 python

2.向词库添加词jieba.add_word()
如果想添加一些专业词汇进入词库，可以使用jieba.add_word()函数
例如：

import jieba

seg_list=jieba.cut("真武七截阵和天罡北斗阵哪个更厉害呢？")
for i in seg_list:
    print(i,end=" ")
--此时输出
真武 七截阵 和 天罡 北斗 阵 哪个 更 厉害 呢 ？ 
--可以看到真武七截阵和天罡北斗阵两个专业词汇被拆分开了，那么进行词组添加
jieba.add_word("真武七截阵")
jieba.add_word("天罡北斗阵")
seg_list=jieba.cut("真武七截阵和天罡北斗阵哪个更厉害呢？")
for i in seg_list:
    print(i,end=" ")
--再次输出后，可以看到真武七截阵和天罡北斗阵已经被识别为单独的词
真武七截阵 和 天罡北斗阵 哪个 更 厉害 呢 ？

3.导入词库jieba.load_userdict()
当需要大量导入专业词汇时，使用jieba.add_word()一个个添加会过于麻烦，可以使用jieba.load_userdict()方法将词库一次性导入。
词库中的单词需已每行一个词的方式保存，例如：
在这里插入图片描述

jieba.load_userdict("D:\\2.2 中文分词\\2.2\\金庸武功招式.txt")

二、文章分词

1.搭建语料库

上一节已经导入了语料库：https://blog.csdn.net/momomuabc/article/details/129183499
代码如下：

import os
import os.path#读取文件路径
import codecs#转换文件读取格式
import pandas

filePaths = []#设置存储文件路径的变量
fileContents = []#存储文件内容的变量
for root, dirs, files in os.walk(
        "D:\SogouC.mini\Sample"):
        #os.walk（）返回文件的目录，子目录，文件名，详情见上篇
    for name in files:
        filePath = os.path.join(root, name)#将目录和子目录拼接为目前的文件路径
        filePaths.append(filePath)#将文件路径存入路径变量
        f = codecs.open(filePath, "r", "utf-8")#以utf-8的格式打开当前路径下的文件
        fileContent = f.read()#读取文件内容
        f.close()#关闭文件
        fileContents.append(fileContent)#将文件内容存入内容变量       
#将文件路径和内容存入DataFrame中
corpos=pandas.DataFrame({
    "filePath":filePaths,
    "fileContent":fileContents
}
)

2.语料库分词

分词后需要注明，每个分词的来源，因此需要取上面的corpos对象里的filepath，并对filecontent进行分词。

import jieba
Path=[]
segments=[]
for index,row in corpos.iterrows():#返回corpos的内容
    filepath=row["filePath"]#取其中的filepath字段
    segs=jieba.cut(row["fileContent"])#取其中的filecontent字段，并进行分词
    for seg in segs:#将分词后的内容遍历
        segments.append(seg)#存入segments
        Path.append(filepath)#同时存储filepath
segmentDataFrame=pandas.DataFrame(#将分词结果存为数据框
    {
        "filepath":Path,
        "segment":segments
    }
)