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“结巴”中文分词：做最好的 Python 中文分词组件,分词模块jieba，它是python比较好用的分词模块, 支持中文简体，繁体分词，还支持自定义词库。
jieba的分词，提取关键词，自定义词语。
结巴分词的原理
这里写链接内容

一、 基于结巴分词进行分词与关键词提取

1、jieba.cut分词三种模式

• jieba.cut 方法接受三个输入参数: 需要分词的字符串；cut_all 参数用来控制是否采用全模式；HMM 参数用来控制是否使用
  HMM 模型
  jieba.cut_for_search 方法接受两个参数：需要分词的字符串；是否使用 HMM 模型。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
  待分词的字符串可以是 unicode 或 UTF-8 字符串、GBK 字符串。注意：不建议直接输入 GBK 字符串，可能无法预料地错误解码成 UTF-8
  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)，或者用
  jieba.lcut 以及 jieba.lcut_for_search 直接返回 list
  jieba.Tokenizer(dictionary=DEFAULT_DICT) 新建自定义分词器，可用于同时使用不同词典。jieba.dt 为默认分词器，所有全局分词相关函数都是该分词器的映射。

#coding=utf-8
import jieba,math
import jieba.analyse
'''
jieba.cut主要有三种模式
#随便对一个动物园的评论进行分析
str_text="真是好久好久没来哈皮娜拉野生动物园了，记忆里还是小时候三四年级学校组织春游去的银河系"
#全模式cut_all=True
str_quan1=jieba.cut(str_text,cut_all=True)
print('全模式分词：{ %d}' % len(list(str_quan1)))
str_quan2=jieba.cut(str_text,cut_all=True)
print("/".join(str_quan2))
# print(str(str_1))   #为一个generator 用for循环可以得到分词的结果
# str_1_len=len(list(str_1))  #为什么？这里执行后后面.join 就不执行，求告知

#精准模式cut_all=False，默认即是
str_jing1=jieba.cut(str_text,cut_all=False)
print('精准模式分词：{ %d}' % len(list(str_jing1)))
str_jing2=jieba.cut(str_text,cut_all=False)
print("/".join(str_jing2))

#搜索引擎模式  cut_for_search
str_soso1=jieba.cut_for_search(str_text)
print('搜索引擎分词：{ %d}' % len(list(str_soso1)))
str_soso2=jieba.cut_for_search(str_text)
print("/".join(str_soso))

结果
全模式分词：{ 32}
Prefix dict has been built succesfully.
真是/TMD/好久/好久好久/好久/好久没/没来/哈/皮/娜拉/野生/野生动物/生动/动物/动物园/了///记忆/记忆里/还是/小时/小时候/时候/学校/组织/春游/游去/的/银河/银河系/河系
精准模式分词：{ 19}
真是/TMD/好久好久/没来/哈皮/娜拉/野生/动物园/了/，/记忆里/还是/小时候/学校/组织/春游/去/的/银河系
搜索引擎分词：{ 27}
真是/TMD/好久/好久/好久好久/没来/哈皮/娜拉/野生/动物/动物园/了/，/记忆/记忆里/还是/小时/时候/小时候/学校/组织/春游/去/的/银河/河系/银河系、

2、关键词提取、关键词提取

import jieba.analyse
’analyse.extract.tags‘
'''
keywords1=jieba.analyse.extract_tags(str_text)
print('关键词提取'+"/".join(keywords1))
keywords_top=jieba.analyse.extract_tags(str_text,topK=3)
print('关键词topk'+"/".join(keywords_to#有时不确定提取多少关键词，可利用总词的百分比
print('总词数{}'.format(len(list(jieba.cut(str_text)))))
total=len(list(jieba.cut(str_text)))
get_cnt=math.ceil(total*0.1)  #向上取整
print('从%d 中取出%d 个词'% (total,get_cnt))
keywords_top1=jieba.analyse.extract_tags(str_text,topK=get_cnt)
print('关键词topk'+"/".join(keywords_top1))''

结果：
关键词提取TMD/哈皮/春游/好久好久/记忆里/娜拉/银河系/没来/动物园/小时候/野生/学校/真是/组织/还是
关键词topkTMD/哈皮/春游
总词数19
从19 中取出2 个词topkTMD/哈皮、

3、加自定义词与加载自定义词库**

添加自定义词

================# 处理时，jieba.add_word
# add_word(word,freq=None,tag=None)  和del_word可在程序中动态修改词典
# suggest_freq(segment,tune=Ture)可调节单词词频，时期能或不能显示
# 注：自动计算的词频在使用HMM新词发现功能时可能无效
# '''
# str_jing2=jieba.cut(str_text,cut_all=False)
# print('add_word前:'+"/".join(str_jing2))
# #添加自定义词
# jieba.add_word('哈皮娜拉')
# str_jing3=jieba.cut(str_text,cut_all=False)
# print('add_word后:'+"/".join(str_jing3))
# #修正词频
# jieba.suggest_freq('野生动物园',tune=True)
# str_jing4=jieba.cut(str_text,cut_all=False)
# print('suggest_freq后:'+"/".join(str_jing4))
#

结果：
**add_word前:**真是/TMD/好久好久/没来/哈皮/娜拉/野生/动物园/了/，/记忆里/还是/小时候/学校/组织/春游/去/的/银河系
add_word后:真是/TMD/好久好久/没/来/哈皮娜拉/野生/动物园/了/，/记忆里/还是/小时候/学校/组织/春游/去/的/银河系
suggest_freq后:真是/TMD/好久好久/没/来/哈皮娜拉/野生动物园/了/，/记忆里/还是/小时候/学校/组织/春游/去/的/银河系

加载自定义词库

jieba.load_userdict(filename)#filename为文件路径
词典格式和dict.txt一样，一词一行，每行分三个部分（用空格隔开），词语 词频（可省） 词性（可省）
顺序不可颠倒，若filename为路径或二进制方式打开，则需为UTF-8
'''
#定义：三四年级  在文件内
jieba.load_userdict('C:\\Users\\lenovo\\Desktop\\自定义词库.txt')
str_load=jieba.cut(str_text,cut_all=False)
print('load_userdict后:'+"/".join(str_load))
'''
注jieba.load_userdict加载自定义词库和jieba初始化词库一同使用，
但是，默认的初始词库放在安装目录ixia，如果确定长期加载词库，就替换他
使用词库的切换功能set_dictionary()
可将jieba默认词库copy到自己的目录下，在添加，或者找到更全的词库
'''
#一般在python都为site-packages\jieba\dict.txt
#模拟演示
jieba.set_dictionary('filename')
#之后进行分词，如果我们切换了词库，此时程序就会初始化
我们制定的词库，而不加载默认路径词库

使用：

-安装或者将jieba目录放在当前目录或者site-packages目录
算法：

-基于前缀词典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

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为文件类对象 或自定义词典的路径
-词典格式：一个词一行:词语，词频（可省略），词性（可省略），用空格隔开，顺序不可颠倒。UTF-8编码。
关键词提取：

4、基于TF-IDF算法的关键词抽取

import jieba.analyse

jieba.analyse.extract_tags(sentence, topK=20, withWeight=False, allowPOS=())
–sentence 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
–withWeight 为是否一并返回关键词权重值，默认值为 False
–allowPOS 仅包括指定词性的词，默认值为空，即不筛选

jieba.analyse.TFIDF(idf_path=None) 新建 TFIDF 实例，idf_path 为 IDF 频率文件

关键词提取所使用逆向文件频率（IDF）文本语料库可以切换成自定义语料库的路径

用法:jieba.analyse.set_idf_path(file_name) # file_name为自定义语料库的路径

关键词提取所使用停止词（Stop Words）文本语料库可以切换成自定义语料库的路径

用法： jieba.analyse.set_stop_words(file_name) # file_name为自定义语料库的路径

5、基于TextRank算法的关键词提取

jieba.analyse.textrank(sentence, topK=20, withWeight=False, allowPOS=(‘ns’, ‘n’, ‘vn’, ‘v’)) 直接使用，接口相同，注意默认过滤词性。
jieba.analyse.TextRank() 新建自定义 TextRank 实例
–基本思想：
1，将待抽取关键词的文本进行分词
2，以固定窗口大小(默认为5，通过span属性调整)，词之间的共现关系，构建图
3，计算图中节点的PageRank，注意是无向带权图

对于itemgetter()用法参照连接

二、 常用NLP扩充知识点(python2.7)

Part 1. 词频统计、降序排序

article = open("C:\\Users\\Luo Chen\\Desktop\\demo_long.txt", "r").read()
words = jieba.cut(article, cut_all = False)
word_freq = {}
for word in words:
    if word in word_freq:
        word_freq[word] += 1
    else:
        word_freq[word] = 1
freq_word = []
for word, freq in word_freq.items():
    freq_word.append((word, freq))
freq_word.sort(key = lambda x: x[1], reverse = True)
max_number = int(raw_input(u"需要前多少位高频词？ "))
for word, freq in freq_word[: max_number]:
    print word, freq

Part 2. 人工去停用词

标点符号、虚词、连词不在统计范围内。

stopwords = []
for word in open("C:\\Users\\Luo Chen\\Desktop\\stop_words.txt", "r"):
    stopwords.append(word.strip())
article = open("C:\\Users\\Luo Chen\\Desktop\\demo_long.txt", "r").read()
words = jieba.cut(article, cut_all = False)
stayed_line = ""
for word in words:
    if word.encode("utf-8") not in stopwords:
        stayed_line += word + " "
print stayed_line

Part 3. 合并同义词

将同义词列举出来，按下Tab键分隔，把第一个词作为需要显示的词语，后面的词语作为要替代的同义词，一系列同义词放在一行。
这里，“北京”、“首都”、“京城”、“北平城”、“故都”为同义词。

combine_dict = {}

for line in open("C:\\Users\\Luo Chen\\Desktop\\tongyici.txt", "r"):
    seperate_word = line.strip().split("\t")
    num = len(seperate_word)
    for i in range(1, num):
        combine_dict[seperate_word[i]] = seperate_word[0]

jieba.suggest_freq("北平城", tune = True)
seg_list = jieba.cut("北京是中国的首都，京城的景色非常优美，就像当年的北平城，我爱这故都的一草一木。", cut_all = False)
f = ",".join(seg_list)
result = open("C:\\Users\\Luo Chen\\Desktop\\output.txt", "w")
result.write(f.encode("utf-8"))
result.close()

for line in open("C:\\Users\\Luo Chen\\Desktop\\output.txt", "r"):
    line_1 = line.split(",")

final_sentence = ""
for word in line_1:
    if word in combine_dict:
        word = combine_dict[word]
        final_sentence += word
    else:
        final_sentence += word
print final_sentence

Part 4. 词语提及率

主要步骤：分词——过滤停用词（略）——替代同义词——计算词语在文本中出现的概率。

origin = open("C:\\Users\\Luo Chen\\Desktop\\tijilv.txt", "r").read()
jieba.suggest_freq("晨妈妈", tune = True)
jieba.suggest_freq("大黑牛", tune = True)
jieba.suggest_freq("能力者", tune = True)
seg_list = jieba.cut(origin, cut_all = False)
f = ",".join(seg_list)

output_1 = open("C:\\Users\\Luo Chen\\Desktop\\output_1.txt", "w")
output_1.write(f.encode("utf-8"))
output_1.close()

combine_dict = {}
for w in open("C:\\Users\\Luo Chen\\Desktop\\tongyici.txt", "r"):
    w_1 = w.strip().split("\t")
    num = len(w_1)
    for i in range(0, num):
        combine_dict[w_1[i]] = w_1[0]

seg_list_2 = ""
for i in open("C:\\Users\\Luo Chen\\Desktop\\output_1.txt", "r"):
    i_1 = i.split(",")
    for word in i_1:
        if word in combine_dict:
            word = combine_dict[word]
            seg_list_2 += word
        else:
            seg_list_2 += word
print seg_list_2

freq_word = {}
seg_list_3 = jieba.cut(seg_list_2, cut_all = False)
for word in seg_list_3:
    if word in freq_word:
        freq_word[word] += 1
    else:
        freq_word[word] = 1

freq_word_1 = []
for word, freq in freq_word.items():
    freq_word_1.append((word, freq))
freq_word_1.sort(key = lambda x: x[1], reverse = True)
for word, freq in freq_word_1:
    print word, freq

total_freq = 0
for i in freq_word_1:
    total_freq += i[1]

for word, freq in freq_word.items():
    freq = float(freq) / float(total_freq)
    print word, freq

Part 5. 按词性提取

import jieba.posseg as pseg
word = pseg.cut("李晨好帅，又能力超强，是“大黑牛”，也是一个能力者，还是队里贴心的晨妈妈。")
for w in word:
    if w.flag in ["n", "v", "x"]:
        print w.word, w.flag

以下内容来源于网络收集
3. 关键词提取
基于 TF-IDF 算法的关键词抽取

import jieba.analyse

jieba.analyse.extract_tags(sentence, topK=20, withWeight=False, allowPOS=())
    sentence 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
    withWeight 为是否一并返回关键词权重值，默认值为 False
    allowPOS 仅包括指定词性的词，默认值为空，即不筛选
    分词词性可参见博客：[词性参考](http://blog.csdn.net/HHTNAN/article/details/77650128)
jieba.analyse.TFIDF(idf_path=None) 新建 TFIDF 实例，idf_path 为 IDF 频率文件

代码示例 （关键词提取）

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

关键词提取所使用逆向文件频率（IDF）文本语料库可以切换成自定义语料库的路径

用法： jieba.analyse.set_idf_path(file_name) # file_name为自定义语料库的路径
自定义语料库示例：https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/extra_dict/idf.txt.big
用法示例：https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/extract_tags_idfpath.py

关键词提取所使用停止词（Stop Words）文本语料库可以切换成自定义语料库的路径

用法： jieba.analyse.set_stop_words(file_name) # file_name为自定义语料库的路径
自定义语料库示例：https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/extra_dict/stop_words.txt
用法示例：https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/extract_tags_stop_words.py

关键词一并返回关键词权重值示例

用法示例：https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/extract_tags_with_weight.py

基于 TextRank 算法的关键词抽取

jieba.analyse.textrank(sentence, topK=20, withWeight=False, allowPOS=('ns', 'n', 'vn', 'v')) 直接使用，接口相同，注意默认过滤词性。
jieba.analyse.TextRank() 新建自定义 TextRank 实例

算法论文： TextRank: Bringing Order into Texts
基本思想:

将待抽取关键词的文本进行分词
以固定窗口大小(默认为5，通过span属性调整)，词之间的共现关系，构建图
计算图中节点的PageRank，注意是无向带权图

使用示例:

见 test/demo.py
4. 词性标注

jieba.posseg.POSTokenizer(tokenizer=None) 新建自定义分词器，tokenizer 参数可指定内部使用的 jieba.Tokenizer 分词器。jieba.posseg.dt 为默认词性标注分词器。
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(“我爱北京天安门”)
for word, flag in words:
… print(’%s %s’ % (word, flag))
…
我 r
爱 v
北京 ns
天安门 ns

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。

   注意：并行分词仅支持默认分词器 jieba.dt 和 jieba.posseg.dt。

6. Tokenize：返回词语在原文的起止位置

   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\t\t start: %d \t\t 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\t\t start: %d \t\t 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

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

8. 命令行分词

使用示例：python -m jieba news.txt > cut_result.txt

命令行选项（翻译）：

使用: python -m jieba [options] filename

结巴命令行界面。

固定参数:
filename 输入文件

可选参数:
-h, –help 显示此帮助信息并退出
-d [DELIM], –delimiter [DELIM]
使用 DELIM 分隔词语，而不是用默认的’ / ‘。
若不指定 DELIM，则使用一个空格分隔。
-p [DELIM], –pos [DELIM]
启用词性标注；如果指定 DELIM，词语和词性之间
用它分隔，否则用 _ 分隔
-D DICT, –dict DICT 使用 DICT 代替默认词典
-u USER_DICT, –user-dict USER_DICT
使用 USER_DICT 作为附加词典，与默认词典或自定义词典配合使用
-a, –cut-all 全模式分词（不支持词性标注）
-n, –no-hmm 不使用隐含马尔可夫模型
-q, –quiet 不输出载入信息到 STDERR
-V, –version 显示版本信息并退出

如果没有指定文件名，则使用标准输入。

–help 选项输出：

$> python -m jieba –help
Jieba command line interface.

positional arguments:
filename input file

optional arguments:
-h, –help show this help message and exit
-d [DELIM], –delimiter [DELIM]
use DELIM instead of ’ / ’ for word delimiter; or a
space if it is used without DELIM
-p [DELIM], –pos [DELIM]
enable POS tagging; if DELIM is specified, use DELIM
instead of ‘_’ for POS delimiter
-D DICT, –dict DICT use DICT as dictionary
-u USER_DICT, –user-dict USER_DICT
use USER_DICT together with the default dictionary or
DICT (if specified)
-a, –cut-all full pattern cutting (ignored with POS tagging)
-n, –no-hmm don’t use the Hidden Markov Model
-q, –quiet don’t print loading messages to stderr
-V, –version show program’s version number and exit

If no filename specified, use STDIN instead.

延迟加载机制

jieba 采用延迟加载，import jieba 和 jieba.Tokenizer() 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前缀字典。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

原理参考：https://blog.csdn.net/u012558945/article/details/79918771
参考文献：http://blog.csdn.net/xiaoxiangzi222/article/details/53483931

#关于结巴安装失败问题

首先尝试pip install jieba 与conda install jieba来解决问题。如果多次尝试仍然失败，那么由于结巴不是python的官方库，https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/目前无whl 文件、需要下载https://pypi.org/project/jieba/#files。jie.zip文件，之后将其解压，
解压后进到解压文件的目录，
点击电脑桌面的左下角的【开始】—》运行 —》输入: cmd —》切换到Jieba所在的目录，比如,D:\Download\Jieba，依次使用如下命令：　　
C:\Users\Administrator>D:
D:>cd D:\Download\jieba-0.35
观察结巴目录下是否是jieba路径了，如果确认则执行，有的时候还需要在进入一个目录，之后执行
D:\Download\jieba-0.35>python setup.py install
即安装成功。