结巴分词器_分词器原理

2022-06-28 08:25:17 浏览数 (1)

大家好,我是架构君,一个会写代码吟诗的架构师。今天说一说结巴分词器_分词器原理,希望能够帮助大家进步!!!

安装jieba库:pip3 install jieba

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#结巴分词
# -*- coding:utf-8 -*-
import sys
import os
import jieba
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sent = '天善智能是一个专注于商业智能BI、数据分析、数据挖掘和大数据技术领域的技术社区 www.hellobi.com 。内容从最初的商业智能 BI 领域也扩充到了数据分析、数据挖掘和大数据相关 的技术领域,包括 R、Python、SPSS、Hadoop、Spark、Hive、Kylin等,成为一个专注于数据领域的垂直社区。天善智能致力于构建一个基于数据领域的生态圈,通过社区链接一切 与数据相关的资源:例如数据本身、人、数据方案供应商和企业,与大家一起共同努力推动大数据、商业智能BI在国内的普及和发展。'
print (sent)

结巴分词模块有三种分词模式:

  1. 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,但是不能解决歧义。这种全模式,会根据字典,将所有出现的字词全部匹配划分,所以会出现重复,显然,这不是我们需要的。

2.精确模式 :试图将句子最精确地切开,适合文本分析(类似LTP分词方式),而这种精确模式就比较接近我们想要的了。

3.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。这种搜索引擎模式也不错呢,更加细化了。

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#全模式
wordlist = jieba.cut(sent,cut_all = True)
print('|'.join(wordlist))
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#精确切分
wordlist = jieba.cut(sent)
print('|'.join(wordlist))  
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#搜索引擎模式
wordlist = jieba.cut_for_search(sent)
print('|'.join(wordlist))

发现新问题--增加用户自定义词典:回看精确模式的结果,发现有些新词汇或者专业词汇,例如:天善智能、大数据,这些不应该再被切分,所以在默认词典的基础上,我们可以加载自定义的词典。进入我的jieba模块目录->看到有个dict的词典,打开->发现有 1.词 2.数字(代表词频,越高越容易匹配到) 3.词性。为了方便,我们自己定义添加一个词典命名为userdict.txt

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#增加用户自定义字典

#使用用户字典
jieba.load_userdict('D:\Anaconda3\Lib\site-packages\jieba\userdict.txt')
wordlist = jieba.cut(sent)
print('|'.join(wordlist)) 

参考资料:

https://zhuanlan.zhihu.com/p/29747350?utm_source=qq&utm_medium=social&utm_oi=780081763178258432

今天文章到此就结束了,感谢您的阅读,Java架构师必看祝您升职加薪,年年好运。

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