Python中文分词组件 jieba

jieba
Feature
在线演示
Python 2.x 下的安装
Python 3.x 下的安装
Algorithm
功能 1)：分词
功能 2) ：添加自定义词典
功能 3) ：关键词提取
功能 4) : 词性标注
功能 5) : 并行分词

功能 6) : Tokenize：返回词语在原文的起始位置
功能 7) : ChineseAnalyzer for Whoosh搜索引擎
其他词典
模块初始化机制的改变:lazy load （从0.28版本开始）
分词速度
常见问题

jieba

"结巴"中文分词：做最好的Python中文分词组件 "Jieba"

Feature

支持三种分词模式：

精确模式，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, 速度非常快，但是不能解决歧义；
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。

支持繁体分词
支持自定义词典

在线演示

http://jiebademo.ap01.aws.af.cm/

(Powered by Appfog)

Python 2.x 下的安装

全自动安装：easy_install jieba 或者 pip install jieba
半自动安装：先下载http://pypi.python.org/pypi/jieba/ ，解压后运行python setup.py install
手动安装：将jieba目录放置于当前目录或者site-packages目录
通过import jieba 来引用（第一次import时需要构建Trie树，需要几秒时间）

Python 3.x 下的安装

目前master分支是只支持Python2.x 的

Python3.x 版本的分支也已经基本可用： https://github.com/fxsjy/jieba/tree/jieba3k

git clone https://github.com/fxsjy/jieba.git
git checkout jieba3k
python setup.py install

Algorithm

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

功能 1)：分词

jieba.cut方法接受两个输入参数: 1) 第一个参数为需要分词的字符串 2）cut_all参数用来控制是否采用全模式
jieba.cut_for_search方法接受一个参数：需要分词的字符串,该方法适合用于搜索引擎构建倒排索引的分词，粒度比较细
注意：待分词的字符串可以是gbk字符串、utf-8字符串或者unicode
jieba.cut以及jieba.cut_for_search返回的结构都是一个可迭代的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

代码示例( 分词 )

#encoding=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) #全模式

seg_list = jieba.cut("我来到北京清华大学",cut_all=False)
print "Default Mode:", "/ ".join(seg_list) #精确模式

seg_list = jieba.cut("他来到了网易杭研大厦") #默认是精确模式
print ", ".join(seg_list)

seg_list = jieba.cut_for_search("小明硕士毕业于中国科学院计算所，后在日本京都大学深造") #搜索引擎模式
print ", ".join(seg_list)

Output:

【全模式】: 我/ 来到/ 北京/ 清华/ 清华大学/ 华大/ 大学

【精确模式】: 我/ 来到/ 北京/ 清华大学

【新词识别】：他, 来到, 了, 网易, 杭研, 大厦    (此处，“杭研”并没有在词典中，但是也被Viterbi算法识别出来了)

【搜索引擎模式】： 小明, 硕士, 毕业, 于, 中国, 科学, 学院, 科学院, 中国科学院, 计算, 计算所, 后, 在, 日本, 京都, 大学, 日本京都大学, 深造

功能 2) ：添加自定义词典

开发者可以指定自己自定义的词典，以便包含jieba词库里没有的词。虽然jieba有新词识别能力，但是自行添加新词可以保证更高的正确率
用法： jieba.load_userdict(file_name) # file_name为自定义词典的路径
词典格式和dict.txt一样，一个词占一行；每一行分三部分，一部分为词语，另一部分为词频，最后为词性（可省略），用空格隔开
范例：

之前：李小福 / 是 / 创新 / 办 / 主任 / 也 / 是 / 云 / 计算 / 方面 / 的 / 专家 /
加载自定义词库后：　李小福 / 是 / 创新办 / 主任 / 也 / 是 / 云计算 / 方面 / 的 / 专家 /
自定义词典：https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/userdict.txt
用法示例：https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/test_userdict.py

"通过用户自定义词典来增强歧义纠错能力" --- https://github.com/fxsjy/jieba/issues/14

功能 3) ：关键词提取

jieba.analyse.extract_tags(sentence,topK) #需要先import jieba.analyse
setence为待提取的文本
topK为返回几个TF/IDF权重最大的关键词，默认值为20

代码示例（关键词提取）

https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/extract_tags.py

from jieba.analyse import *

filename = "text.txt"
with open(filename,encoding="utf-8") as f:
    data = f.read()
    print(data)
    # TF-idf提取关键词
    for keyword,weight in extract_tags(data,withWeight=True):
        print('%s %s' % (keyword,weight))
    #     TextRank提取关键词
    # for keyword, weight in textrank(data, withWeight=True):
    #     #     print('%s %s' % (keyword, weight))

OUT

* 0.6750880978896248
条目 0.28842580718300226
百科全书 0.17993027613615895
维基 0.13195107619094923
编辑 0.09714793106002208
使用者 0.0813185851633554
内容 0.07933771219538631
2001 0.07917064571456953
访客 0.07828633185629139
信息 0.06958755884463577
任何人 0.06496040447161149
互联网 0.06288647023655629
更新 0.058770296738543046
网站 0.0577815400407947
错误 0.05732580207576159
移除 0.054265959114790284
纸本 0.054265959114790284
书写 0.053320217695562916
15 0.05278043047637969
272 0.05278043047637969

功能 4) : 词性标注

标注句子分词后每个词的词性，采用和ictclas兼容的标记法

用法示例

>>> import jieba.posseg as pseg
>>> words =pseg.cut("我爱北京*")
>>> for w in words:
...    print w.word,w.flag
...
我 r
爱 v
北京 ns
* ns

功能 5) : 并行分词

原理：将目标文本按行分隔后，把各行文本分配到多个python进程并行分词，然后归并结果，从而获得分词速度的可观提升
基于python自带的multiprocessing模块，目前暂不支持windows
用法：

jieba.enable_parallel(4) # 开启并行分词模式，参数为并行进程数
jieba.disable_parallel() # 关闭并行分词模式

例子： https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/parallel/test_file.py
实验结果：在4核3.4GHz Linux机器上，对金庸全集进行精确分词，获得了1MB/s的速度，是单进程版的3.3倍。

功能 6) : Tokenize：返回词语在原文的起始位置

注意，输入参数只接受unicode
默认模式

result = jieba.tokenize(u'永和服装饰品有限公司')
for tk in result:
    print "word %s		 start: %d 		 end:%d" % (tk[0],tk[1],tk[2])

word 永和                start: 0                end:2
word 服装                start: 2                end:4
word 饰品                start: 4                end:6
word 有限公司            start: 6                end:10

搜索模式

result = jieba.tokenize(u'永和服装饰品有限公司',mode='search')
for tk in result:
    print "word %s		 start: %d 		 end:%d" % (tk[0],tk[1],tk[2])

word 永和                start: 0                end:2
word 服装                start: 2                end:4
word 饰品                start: 4                end:6
word 有限                start: 6                end:8
word 公司                start: 8                end:10
word 有限公司            start: 6                end:10

功能 7) : ChineseAnalyzer for Whoosh搜索引擎

引用： from jieba.analyse import ChineseAnalyzer
用法示例：https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/test_whoosh.py

其他词典

占用内存较小的词典文件 https://github.com/fxsjy/jieba/raw/master/extra_dict/dict.txt.small
支持繁体分词更好的词典文件 https://github.com/fxsjy/jieba/raw/master/extra_dict/dict.txt.big

下载你所需要的词典，然后覆盖jieba/dict.txt 即可或者用jieba.set_dictionary('data/dict.txt.big')

模块初始化机制的改变:lazy load （从0.28版本开始）

jieba采用延迟加载，"import jieba"不会立即触发词典的加载，一旦有必要才开始加载词典构建trie。如果你想手工初始jieba，也可以手动初始化。

import jieba
jieba.initialize() #手动初始化（可选）

在0.28之前的版本是不能指定主词典的路径的，有了延迟加载机制后，你可以改变主词典的路径:

jieba.set_dictionary('data/dict.txt.big')

例子： https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/test_change_dictpath.py

分词速度

1.5 MB / Second in Full Mode
400 KB / Second in Default Mode
Test Env: Intel(R) Core(TM) i7-2600 CPU @ 3.4GHz；《围城》.txt

常见问题

1）模型的数据是如何生成的？https://github.com/fxsjy/jieba/issues/7

2）这个库的授权是? https://github.com/fxsjy/jieba/issues/2