本篇内容主要讲解“python中jieba库怎么使用”，感兴趣的朋友不妨来看看。本文介绍的方法操作简单快捷，实用性强。下面就让小编来带大家学习“python中jieba库怎么使用”吧!
python中jieba库(中文分词库)使用安装教程
介绍
jieba是优秀的中文分词第三方库。由于中文文本之间每个汉字都是连续书写的，我们需要通过特定的手段来获得其中的每个单词，这种手段就叫分词。而jieba是Python计算生态中非常优秀的中文分词第三方库，需要通过安装来使用它。
jieba库提供了三种分词模式，但实际上要达到分词效果只要掌握一个函数就足够了，非常的简单有效。
安装第三方库需要使用pip工具，在命令行下运行安装命令（不是IDLE）。注意：需要将Python目录和其目录下的Scripts目录加到环境变量中。
使用命令pip install jieba安装第三方库，安装之后会提示successfully installed，告知是否安装成功。
分词原理：简单来说，jieba库是通过中文词库的方式来识别分词的。它首先利用一个中文词库，通过词库计算汉字之间构成词语的关联概率，所以通过计算汉字之间的概率，就可以形成分词的结果。当然，除了jieba自带的中文词库，用户也可以向其中增加自定义的词组，从而使jieba的分词更接近某些具体领域的使用。
jieba是python的一个中文分词库，下面介绍它的使用方法。
安装
方式1： pip install jieba 方式2： 先下载 http://pypi.python.org/pypi/jieba/ 然后解压，运行 python setup.py install
功能
分词
jieba常用的三种模式：
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。
可使用
jieba.cut和
jieba.cut_for_search方法进行分词，两者所返回的结构都是一个可迭代的 generator，可使用 for 循环来获得分词后得到的每一个词语（unicode），或者直接使用
jieba.lcut以及
jieba.lcut_for_search返回 list。
jieba.Tokenizer(dictionary=DEFAULT_DICT)：使用该方法可以自定义分词器，可以同时使用不同的词典。
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。
jieba.cut和
jieba.lcut可接受的参数如下：
需要分词的字符串（unicode 或 UTF-8 字符串、GBK 字符串）
cut_all：是否使用全模式，默认值为
False
HMM：用来控制是否使用 HMM 模型，默认值为
True
jieba.cut_for_search和
jieba.lcut_for_search接受 2 个参数：
需要分词的字符串（unicode 或 UTF-8 字符串、GBK 字符串）
HMM：用来控制是否使用 HMM 模型，默认值为
True
需要注意的是，尽量不要使用 GBK 字符串，可能无法预料地错误解码成 UTF-8。
三种分词模式的比较：
# 全匹配
seg_list = jieba.cut("今天哪里都没去，在家里睡了一天", cut_all=True)
print(list(seg_list)) # ['今天', '哪里', '都', '没去', '', '', '在家', '家里', '睡', '了', '一天']
# 精确匹配 默认模式
seg_list = jieba.cut("今天哪里都没去，在家里睡了一天", cut_all=False)
print(list(seg_list)) # ['今天', '哪里', '都', '没', '去', '，', '在', '家里', '睡', '了', '一天']
# 精确匹配
seg_list = jieba.cut_for_search("今天哪里都没去，在家里睡了一天")
print(list(seg_list)) # ['今天', '哪里', '都', '没', '去', '，', '在', '家里', '睡', '了', '一天']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。
用法： jieba.load_userdict(dict_path)
dict_path：为自定义词典文件的路径
词典格式如下：
一个词占一行；每一行分三部分：词语、词频（可省略）、词性（可省略），用空格隔开，顺序不可颠倒。
下面使用一个例子说明一下：
自定义字典 user_dict.txt：
大学课程
深度学习
下面比较下精确匹配、全匹配和使用自定义词典的区别：
import jieba
test_sent = """
数学是一门基础性的大学课程，深度学习是基于数学的，尤其是线性代数课程
"""
words = jieba.cut(test_sent)
print(list(words))
# ['
', '数学', '是', '一门', '基础性', '的', '大学', '课程', '，', '深度',
# '学习', '是', '基于', '数学', '的', '，', '尤其', '是', '线性代数', '课程', '
']
words = jieba.cut(test_sent, cut_all=True)
print(list(words))
# ['
', '数学', '是', '一门', '基础', '基础性', '的', '大学', '课程', '', '', '深度',
# '学习', '是', '基于', '数学', '的', '', '', '尤其', '是', '线性', '线性代数', '代数', '课程', '
']
jieba.load_userdict("userdict.txt")
words = jieba.cut(test_sent)
print(list(words))
# ['
', '数学', '是', '一门', '基础性', '的', '大学课程', '，', '深度学习', '是',
# '基于', '数学', '的', '，', '尤其', '是', '线性代数', '课程', '
']
jieba.add_word("尤其是")
jieba.add_word("线性代数课程")
words = jieba.cut(test_sent)
print(list(words))
# ['
', '数学', '是', '一门', '基础性', '的', '大学课程', '，', '深度学习', '是',
# '基于', '数学', '的', '，', '尤其是', '线性代数课程', '
']从上面的例子中可以看出，使用自定义词典与使用默认词典的区别。
jieba.add_word()：向自定义字典中添加词语
关键词提取
可以基于 TF-IDF 算法进行关键词提取，也可以基于TextRank 算法。 TF-IDF 算法与 elasticsearch 中使用的算法是一样的。
使用 jieba.analyse.extract_tags() 函数进行关键词提取，其参数如下：
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
也可以使用 jieba.analyse.TFIDF(idf_path=None) 新建 TFIDF 实例，idf_path 为 IDF 频率文件。
基于 TF-IDF 算法和TextRank算法的关键词抽取：
import jieba.analyse
file = "sanguo.txt"
topK = 12
content = open(file, 'rb').read()
# 使用tf-idf算法提取关键词
tags = jieba.analyse.extract_tags(content, topK=topK)
print(tags)
# ['玄德', '程远志', '张角', '云长', '张飞', '黄巾', '封谞', '刘焉', '邓茂', '邹靖', '姓名', '招军']
# 使用textrank算法提取关键词
tags2 = jieba.analyse.textrank(content, topK=topK)
# withWeight=True：将权重值一起返回
tags = jieba.analyse.extract_tags(content, topK=topK, withWeight=True)
print(tags)
# [('玄德', 0.1038549799467099), ('程远志', 0.07787459004363208), ('张角', 0.0722532891360849),
# ('云长', 0.07048801593691037), ('张飞', 0.060972692853113214), ('黄巾', 0.058227157790330185),
# ('封谞', 0.0563904127495283), ('刘焉', 0.05470798376886792), ('邓茂', 0.04917692565566038),
# ('邹靖', 0.04427258239705188), ('姓名', 0.04219704283997642), ('招军', 0.04182041076757075)]上面的代码是读取文件，提取出现频率最高的前12个词。
词性标注
词性标注主要是标记文本分词后每个词的词性，使用例子如下：
import jieba
import jieba.posseg as pseg
# 默认模式
seg_list = pseg.cut("今天哪里都没去，在家里睡了一天")
for word, flag in seg_list:
print(word + " " + flag)
"""
使用 jieba 默认模式的输出结果是：
我 r
Prefix dict has been built successfully.
今天 t
吃 v
早饭 n
了 ul
"""
# paddle 模式
words = pseg.cut("我今天吃早饭了",use_paddle=True)
"""
使用 paddle 模式的输出结果是：
我 r
今天 TIME
吃 v
早饭 n
了 xc
"""paddle模式的词性对照表如下：
补充：Python中文分词库——jieba的用法
.使用说明
jieba分词有三种模式：精确模式、全模式和搜索引擎模式。
简单说，精确模式就是把一段文本精确的切分成若干个中文单词，若干个中文单词之间经过组合就精确的还原为之前的文本，其中不存在冗余单词。精确模式是最常用的分词模式。
进一步jieba又提供了全模式，全模式是把一段中文文本中所有可能的词语都扫描出来，可能有一段文本它可以切分成不同的模式或者有不同的角度来切分变成不同的词语，那么jieba在全模式下把这样的不同的组合都挖掘出来，所以如果用全模式来进行分词，分词的信息组合起来并不是精确的原有文本，会有很多的冗余。
而搜索引擎模式更加智能，它是在精确模式的基础上对长词进行再次切分，将长的词语变成更短的词语，进而适合搜索引擎对短词语的索引和搜索，在一些特定场合用的比较多。
jieba库提供的常用函数：
jieba.lcut(s)
精确模式，能够对一个字符串精确地返回分词结果，而分词的结果使用列表形式来组织。例如：
>>> import jieba
>>> jieba.lcut("中国是一个伟大的国家")
Building prefix dict from the default dictionary ...
Dumping model to file cache C:UsersADMINI~1AppDataLocalTempjieba.cache
Loading model cost 2.489 seconds.
Prefix dict has been built successfully.
['中国', '是', '一个', '伟大', '的', '国家']jieba.lcut(s,cut_all=True)
全模式，能够返回一个列表类型的分词结果，但结果存在冗余。例如：
>>> import jieba
>>> jieba.lcut("中国是一个伟大的国家",cut_all=True)
['中国', '国是', '一个', '伟大', '的', '国家']jieba.lcut_for_search(s)
搜索引擎模式，能够返回一个列表类型的分词结果，也存在冗余。例如：
>>> import jieba
>>> jieba.lcut_for_search("中华人民共和国是伟大的")
['中华', '华人', '人民', '共和', '共和国', '中华人民共和国', '是', '伟大', '的']jieba.add_word(w)
向分词词库添加新词w
最重要的就是jieba.lcut(s)函数，完成精确的中文分词。