Python jieba库用法及实例解析

Urania ·

更新时间:2024-09-21

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1、jieba库基本介绍

(1)、jieba库概述

jieba是优秀的中文分词第三方库

- 中文文本需要通过分词获得单个的词语 - jieba是优秀的中文分词第三方库，需要额外安装 - jieba库提供三种分词模式，最简单只需掌握一个函数

(2)、jieba分词的原理

Jieba分词依靠中文词库

- 利用一个中文词库，确定汉字之间的关联概率
- 汉字间概率大的组成词组，形成分词结果

- 除了分词，用户还可以添加自定义的词组

jieba库使用说明

(1)、jieba分词的三种模式

精确模式、全模式、搜索引擎模式

- 精确模式：把文本精确的切分开，不存在冗余单词 - 全模式：把文本中所有可能的词语都扫描出来，有冗余 - 搜索引擎模式：在精确模式基础上，对长词再次切分

(2)、jieba库常用函数

2.jieba应用实例

3.利用jieba库统计三国演义中任务的出场次数


import jieba
txt = open("D:\\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())#将键值对转换成列表
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(15):
  word, count = items[i]
  print("{0:<5}{1:>5}".format(word, count))

统计了次数对多前十五个名词，曹操不愧是一代枭雄，第一名当之无愧，但是我们会发现得到的数据还是需要进一步处理，比如一些无用的词语，一些重复意思的词语。

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