目录
- 一、jieba库的安装
- 二、jieba三种模式的使用
- 三、jieba 分词简单应用
- 四、扩展：英文单词统计
jieba库是一款优秀的 Python 第三方中文分词库，jieba 支持三种分词模式：精确模式、全模式和搜索引擎模式，下面是三种模式的特点。
精确模式：试图将语句最精确的切分，不存在冗余数据，适合做文本分析
全模式：将语句中所有可能是词的词语都切分出来，速度很快，但是存在冗余数据
搜索引擎模式：在精确模式的基础上，对长词再次进行切分
一、jieba库的安装
因为 jieba 是一个第三方库，所有需要我们在本地进行安装。
Windows 下使用命令安装：在联网状态下，在命令行下输入 pip install jieba 进行安装，安装完成后会提示安装成功
在 pyCharm 中安装：打开 settings，搜索 Project Interpreter，在右边的窗口选择 + 号，点击后在搜索框搜索 jieba，点击安装即可
二、jieba三种模式的使用
# -*- coding: utf-8 -*-
import jieba
seg_str = "好好学习，天天向上。"
print("/".join(jieba.lcut(seg_str))) # 精简模式，返回一个列表类型的结果
print("/".join(jieba.lcut(seg_str, cut_all=True))) # 全模式，使用 'cut_all=True' 指定
print("/".join(jieba.lcut_for_search(seg_str))) # 搜索引擎模式
分词效果：
三、jieba 分词简单应用
需求：使用 jieba 分词对一个文本进行分词，统计次数出现最多的词语，这里以三国演义为例
# -*- coding: utf-8 -*-
import jieba
txt = open("三国演义.txt", "r", encoding='utf-8').read()
words = jieba.lcut(txt) # 使用精确模式对文本进行分词
counts = {} # 通过键值对的形式存储词语及其出现的次数
for word in words:
if len(word) == 1: # 单个词语不计算在内
continue
else:
counts[word] = counts.get(word, 0) + 1 # 遍历所有词语，每出现一次其对应的值加 1
items = list(counts.items())
items.sort(key=lambda x: x[1], reverse=True) # 根据词语出现的次数进行从大到小排序
for i in range(3):
word, count = items[i]
print("{0:5}{1:>5}".format(word, count))
统计结果：
你可以随便找一个文本文档，也可以到 https://github.com/coderjas/python-quick 下载上面例子中的文档。
四、扩展：英文单词统计
上面的例子统计实现了中文文档中出现最多的词语，接着我们就来统计一下一个英文文档中出现次数最多的单词。原理同上
# -*- coding: utf-8 -*-
def get_text():
txt = open("1.txt", "r", encoding='UTF-8').read()
txt = txt.lower()
for ch in '!"#$%()*+,-./:;=>?@[\\]^_‘{|}~':
txt = txt.replace(ch, " ") # 将文本中特殊字符替换为空格
return txt
file_txt = get_text()
words = file_txt.split() # 对字符串进行分割，获得单词列表
counts = {}
for word in words:
if len(word) == 1:
continue
else:
counts[word] = counts.get(word, 0) + 1
items = list(counts.items())
items.sort(key=lambda x: x[1], reverse=True)
for i in range(5):
word, count = items[i]
print("{0:5}->{1:>5}".format(word, count))
统计结果：
到此这篇关于Python中jieba库的使用方法的文章就介绍到这了,更多相关Python jieba库内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家！
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