Python中的中文分词神器——jieba
介绍
如果你曾经在处理中文文本时，也许会遇到中文分词的需求，jieba就是一款不可错过的工具。
jieba 是目前最好的 Python 中文分词库，它具有高效、简单和可定制等优点，适合各种规模的文本分词任务。
安装
在安装 jieba 之前，需要先确保已经安装了 Python 开发环境和 pip 工具（如果已经安装过了，可以跳过该步骤）。
使用 pip 直接安装 jieba：
pip install jieba
如果你已经克隆了 jieba 代码，可以运行 setup.py 进行安装：
python3 setup.py install
使用
基本分词
使用 jieba.cut 方法对原始文本进行分词，得到的是一个可迭代的分词结果。
import jieba
seg_list = jieba.cut("我来到北京清华大学")
print("Full Mode:", "/ ".join(seg_list)) # 全模式分词
输出结果：
Full Mode: 我/ 来到/ 北京/ 清华/ 清华大学/ 华大/ 大学
其中 cut 方法默认使用全模式分词，可选的分词模式包括：
- 精确模式，即
jieba.cut(str, cut_all=False)； - 全模式，即
jieba.cut(str, cut_all=True)； - 搜索引擎模式，即
jieba.cut_for_search(str)。
添加用户词典
如果你需要对特定的文本进行分词，可以先添加自定义词典，jieba 会优先使用自定义词典中的分词结果。
import jieba
# 添加自定义词典
jieba.load_userdict(file_name)
seg_list = jieba.cut(text)
print("Full Mode:", "/ ".join(seg_list))
提取关键词
使用 jieba.analyse 模块可以对文本进行关键词提取，常用的方法有：
- 基于 TF-IDF 算法的关键词提取；
- 基于 TextRank 算法的关键词提取。
from jieba import analyse
# 基于 TF-IDF 算法的关键词提取
keywords = analyse.extract_tags(text, topK=20, withWeight=True)
# 基于 TextRank 算法的关键词提取
keywords = analyse.textrank(text, topK=20, withWeight=True)
结论
总的来说，jieba 是一款非常优秀的中文分词工具，它能够快速、准确地完成中文文本的分词任务。在实际使用中，我们可以根据具体的需求，使用不同的分词模式，并添加自定义词典以提高分词效果。
最后的最后
本文由chatgpt生成，文章没有在chatgpt生成的基础上进行任何的修改。以上只是chatgpt能力的冰山一角。作为通用的Aigc大模型，只是展现它原本的实力。
对于颠覆工作方式的ChatGPT，应该选择拥抱而不是抗拒，未来属于“会用”AI的人。
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