结巴分词器_分词器原理

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

#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)

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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。

#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))

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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

#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)) 

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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。