jieba分词规则

jieba分词原理
Jieba分词是一种中文分词工具，它基于字典匹配和规则匹配
的原理。

具体来说，它首先利用前缀词典和后缀词典对文本进行扫描，尝试匹配最长的词语；然后，对于未匹配到的词语，根据中文的特点，利用确定性有向无环图(DAG)进行再次扫描，通过动态规划算法计算得到最大概率路径，将文本进行分词。

在Jieba分词的过程中，采用了基于词频和互信息的词频统计
方法来构建字典。

对于未登录词（即字典中没有的词语），采用了基于HMM模型的隐马尔可夫分词方法对其进行切分。

除了基本的中文分词功能外，Jieba还提供了更细粒度的分词
功能，即将词语进行进一步细分，例如将"中国人"分为"中国"和"人"两个词语。

这一功能是通过采用了基于切分词典的前向
最大匹配算法实现的。

Jieba还提供了用户自定义词典的功能，用户可以根据自己的
需求增加、删除或修改词语，以达到更加准确的分词效果。

同时，Jieba对新词的识别也具有一定的能力，能够根据上下文
和词频进行分析，自动识别并合并新词到词典中。

总的来说，Jieba分词工具通过字典匹配和规则匹配的原理实
现了中文分词的功能，并提供了自定义词典和新词识别的功能，以适应不同的分词需求。

jieba库用法(一)jieba库的用法jieba库是一款常用的中文分词工具，可以将文本按照词语进行切分，帮助开发者进行中文文本处理。

本文介绍了jieba库的几个常用用法。

安装jieba库使用pip命令可以很方便地安装jieba库：pip install jieba安装完成后，即可在Python中使用jieba库的功能。

分词功能jieba库最主要的功能就是对中文文本进行分词，将文本切分成一个个独立的词语。

可以通过以下代码实现分词功能：import jiebasentence = "这是一段中文文本"words = (sentence)for word in words:print(word)上述代码中，首先导入jieba库，然后定义一个中文文本sentence。

通过调用jieba的cut()函数对文本进行分词，返回一个可迭代的词语列表。

最后通过for循环逐个输出分词结果。

分词模式jieba提供了不同的分词模式，可以根据需要进行选择。

精确模式精确模式是默认的分词模式，试图将句子最精确地切分成词语。

可以使用()函数的默认参数来实现。

import jiebasentence = "我来到北京清华大学"words = (sentence)print("/ ".join(words))上述代码中，使用了精确模式对句子进行分词，并将切分结果使用"/ "连接成字符串输出。

全模式全模式会对句子中所有可能的词语进行切分，速度非常快，但可能会产生一些冗余的词语。

可以使用()函数的cut_all参数设为True 来启用全模式。

import jiebasentence = "我来到北京清华大学"words = (sentence, cut_all=True)print("/ ".join(words))上述代码中，通过将cut_all参数设为True，启用了全模式。

jieba模块的分词方法【实用版3篇】目录（篇1）1.介绍 jieba 模块2.jieba 模块的分词方法概述3.jieba 模块的分词方法实现4.jieba 模块的分词方法应用实例5.总结正文（篇1）一、介绍 jieba 模块jieba 模块是一款中文分词工具，基于前缀词典实现高效的词图扫描，生成有向无环图（DAG），采用动态规划查找最大概率路径，实现分词。

该模块使用 Python 编写，支持 Python 2.7 及以上版本，具有较高的分词准确率和较快的分词速度。

二、jieba 模块的分词方法概述jieba 模块的分词方法采用了基于词典的分词策略，通过建立一个词典，将中文词汇按照一定的规则进行编码，然后根据这些编码进行分词。

在分词过程中，jieba 模块会根据词典中的词汇和句子的语义信息，选择最可能的分词结果。

三、jieba 模块的分词方法实现1.词典构建：jieba 模块首先需要构建一个词典，词典中包含了中文词汇的编码信息。

词典的构建方法有多种，如基于统计方法、基于规则方法等。

2.词图扫描：在分词过程中，jieba 模块会根据词典对句子进行词图扫描，生成有向无环图（DAG）。

词图是一个有向图，其中每个节点表示一个词汇，每条边表示一个词汇出现的概率。

3.最大概率路径查找：jieba 模块采用动态规划方法查找词图中的最大概率路径，从而确定分词结果。

动态规划是一种在数学、计算机科学和经济学领域中使用的，通过把原问题分解为相对简单的子问题的方式求解复杂问题的方法。

四、jieba 模块的分词方法应用实例以下是一个使用 jieba 模块进行分词的实例：```pythonimport jiebasentence = "我爱自然语言处理技术"seg_list = jieba.cut(sentence)print(seg_list)```运行上述代码，输出结果为：```["我", "爱", "自然语言", "处理", "技术"]```五、总结jieba 模块是一种高效的中文分词工具，采用基于词典的分词策略，具有较高的分词准确率和较快的分词速度。

jieba库的分词模式jieba库提供了三种不同的分词模式，分别是：1.精确模式（默认模式）：在文本中找出所有可能成词的词语，对文本进行精准分词。

该模式适用于对文本内容要求高的场景。

2.全模式：将文本中所有可能成词的词语都提取出来，存在重叠的情况（如：“江南”和“南京”），适用于对文本要求不高的场景。

3.搜索引擎模式：在精确模式的基础上，对长词再次进行切分，可以适应搜索引擎对长词的需求，适用于对搜索引擎优化要求高的场景。

使用示例如下：```python。

import jieba。

text="今天天气真好，可以去公园放松一下。

"。

#精确模式。

seg_list = jieba.cut(text, cut_all=False)。

print("精确模式：", "/".join(seg_list))。

#全模式。

seg_list = jieba.cut(text, cut_all=True)。

print("全模式：", "/".join(seg_list))。

#搜索引擎模式。

seg_list = jieba.cut_for_search(text)。

print("搜索引擎模式：", "/".join(seg_list))。

```。

输出结果如下：```。

精确模式：今天天气/真好/，/可以/去/公园/放松/一下/。

全模式：今天/天气/真好/，/可以/去/公园/放松/松一/一下/。

搜索引擎模式：今天/天气/真好/，/可以/去/公园/放松/一下/松一/一下/。

jieba分词用法一、jieba简介jieba是一个非常优秀的中文分词工具库，支持Python2和Python3，可以快速准确地实现中文分词。

在自然语言处理领域，分词是基础又关键的一步，jieba 分词能够满足绝大多数场景的使用需求。

二、jieba安装要使用jieba，首先需要在Python环境中安装它。

可以通过以下命令使用pip安装jieba：```shellpipinstalljieba```1.安装完jieba后，可以在Python代码中导入它：```pythonimportjieba```2.使用jieba进行分词，可以直接对一个句子或字符串进行分词，也可以对文件中的文本进行分词。

以下是一些基本用法示例：```python#示例1：对单个句子进行分词sentence="我是一只小小鸟，想要飞呀飞"seg_list=jieba.cut(sentence)#使用默认的分词模式进行分词print("DefaultMode:"+"/".join(seg_list))#输出分词结果#示例2：对文件中的文本进行分词withopen("example.txt","r",encoding="utf-8")asf:content=f.read()seg_list=jieba.cut(content)#使用默认的分词模式进行分词，并使用停用词列表进行过滤print("FilteredMode:"+"/".join(seg_list))#输出过滤后的分词结果```默认的分词模式会使用jieba自带的停用词列表进行过滤，如果你希望使用自己的停用词列表，可以将它作为参数传递给`cut`函数。

另外，jieba还支持多种分词模式，如精确模式、搜索引擎模式和全模式等，可以根据实际需求选择合适的模式。

python利⽤jieba进⾏中⽂分词去停⽤词中⽂分词(Chinese Word Segmentation) 指的是将⼀个汉字序列切分成⼀个⼀个单独的词。

分词模块jieba，它是python⽐较好⽤的分词模块。

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⽀持三种分词模式1 精确模式，试图将句⼦最精确地切开，适合⽂本分析；2 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；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。

# 精确模式 seg_list = jieba.cut("我去过清华⼤学和北京⼤学。

")# 全模式 seg_list = jieba.cut("我去过清华⼤学和北京⼤学。

", cut_all=True)# 搜索引擎模式 seg_list = jieba.cut_for_search("我去过清华⼤学和北京⼤学。

")#精确模式: 我/ 去过/ 清华⼤学/ 和/ 北京⼤学/ 。

#全模式: 我/ 去过/ 清华/ 清华⼤学/ 华⼤/ ⼤学/ 和/ 北京/ 北京⼤学/ ⼤学/ /#搜索引擎模式: 我/ 去过/ 清华/ 华⼤/ ⼤学/ 清华⼤学/ 和/ 北京/ ⼤学/ 北京⼤学/#coding=utf-8import jieba. analysestopwords=[]for word in open('stopwords.txt','r'):stopwords.append(word.strip())article=open('1.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_linew=open('2.txt','w')w.write(stayed_line.encode('utf-8'))。

pythonjieba分词词性号称“做最好的中⽂分词组件”的jieba分词是python语⾔的⼀个中⽂分词包。

它的特点有：1. ⽀持三种分词模式：◾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。

2. ⽀持繁体分词3. ⽀持⾃定义词典Python 2.x 下的安装全⾃动安装：easy_install jieba 或者 pip install jieba⼿动安装：将jieba⽬录放置于当前⽬录或者site-packages⽬录通过import jieba 来引⽤（第⼀次import时需要构建Trie树，需要⼏秒时间）Python 3.x 下的安装⽬前master分⽀是只⽀持Python2.x 的Python3.x 版本的分⽀也已经基本可⽤：[html]1. git clone https:///fxsjy/jieba.git2. git checkout jieba3k3. python setup.py install<h1 style="font-family: Helvetica, arial, freesans, clean, sans-serif; font-size: 28px;"><a target=_blank name="-1" href="https:///fxsjy/jieba/blob/master/README.md#-1"></a>功能 1)：分词</h1><ul class=" list-paddingleft-2" style="color: rgb(51, 51, 51); font-family: Helvetica, arial, freesans, clean, sans-serif; font-size: 14px;"><li><p>jieba.cut⽅法接受两个输⼊参数: 1) 第⼀个参数为需要分词的字符串 2）cut_all参数⽤来控制是否采⽤全模式 </p></li><li><p>jieba.cut_for_search⽅法接受⼀个参数：需要分词的字符串,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 </p></li><li><p> 注意：待分词的字符串可以是gbk字符串、utf-8字符串或者unicode </p></li><li><p> 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)，也可以⽤list(jieba.cut(...))转化为list </p></li></ul><p style="color: rgb(51, 51, 51); font-family: Helvetica, arial, freesans, clean, sans-serif; font-size: 14px;">代码⽰例( 分词 )</p><pre>#encoding=utf-84. import jieba5.6. seg_list = jieba.cut("我来到北京清华⼤学",cut_all=True)7. print "Full Mode:", "/ ".join(seg_list) #全模式8.9. seg_list = jieba.cut("我来到北京清华⼤学",cut_all=False)10. print "Default Mode:", "/ ".join(seg_list) #精确模式11.12. seg_list = jieba.cut("他来到了⽹易杭研⼤厦") #默认是精确模式13. print ", ".join(seg_list)14.15. seg_list = jieba.cut_for_search("⼩明硕⼠毕业于中国科学院计算所，后在⽇本京都⼤学深造") #搜索引擎模式16. print ", ".join(seg_list)Output:【全模式】: 我/ 来到/ 北京/ 清华/ 清华⼤学/ 华⼤/ ⼤学【精确模式】: 我/ 来到/ 北京/ 清华⼤学【新词识别】：他, 来到, 了, ⽹易, 杭研, ⼤厦 (此处，“杭研”并没有在词典中，但是也被Viterbi算法识别出来了)【搜索引擎模式】：⼩明, 硕⼠, 毕业, 于, 中国, 科学, 学院, 科学院, 中国科学院, 计算, 计算所, 后, 在, ⽇本, 京都, ⼤学, ⽇本京都⼤学, 深造功能 2) ：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。

jieba库使用实例一、介绍jieba库是一个中文分词工具，它能够将中文文本分成词语序列。

jieba 库支持三种分词模式，包括精确模式、全模式和搜索引擎模式。

此外，它还支持添加自定义词典和关键词提取功能。

二、安装jieba库的安装非常简单，只需要在命令行输入以下命令即可：```pip install jieba```三、基本用法1. 精确模式：精确模式是默认的分词模式，它能够将文本尽可能多地切分成单独的词语。

```pythonimport jiebatext = "我爱自然语言处理"seg_list = jieba.cut(text, cut_all=False)print("精确模式：", "/".join(seg_list))```输出结果为：```精确模式：我/爱/自然语言处理```2. 全模式：全模式会将文本中所有可能的词语都切分出来，速度较快但存在冗余。

```pythonimport jiebatext = "我爱自然语言处理"seg_list = jieba.cut(text, cut_all=True)print("全模式：", "/".join(seg_list))```输出结果为：```全模式：我/爱/自然/自然语言/语言/处理```3. 搜索引擎模式：搜索引擎模式会对长词进行再次切分，提高召回率，适用于搜索引擎分词。

```pythonimport jiebatext = "我爱自然语言处理"seg_list = jieba.cut_for_search(text)print("搜索引擎模式：", "/".join(seg_list))```输出结果为：```搜索引擎模式：我/爱/自然/语言/处理/自然语言```四、添加自定义词典jieba库支持添加自定义词典，可以通过添加自定义词典来提高分词的准确性。

jieba分词归纳总结
⼀、jieba介绍
jieba是NLP中常⽤的中⽂分词库
⼆、词库
1、默认词库
jieba 默认有349046个词,然后每⾏的含义是：　词词频词性
⾸先来看看jieba分词每次启动时，做了件什么事情，它做了2件事情：
1. 加载结巴⾃⾝的默认词库
2. 将默认词库模型加载到本机缓存，之后每次都从本地缓存中去加载默认词库缓存⽂件： jieba.cache
使⽤add_word(word, freq=None, tag=None)和del_word(word)可在程序中动态修改词典。

使⽤suggest_freq(segment, tune=True)可调节单个词语的词频，使其能（或不能）被分出来。

2、⾃定义词库
jieba.load_userdict(config.keywords_path)
三、词性标注
词性（词类）是词汇中剧本的语法属性，⽽词性标注是在给定句⼦中判定每个词的语法范畴，确定它的词性并加以标注的过程。

参考。

jieba库的原理
jieba库是一款中文文本分词库，采用了基于前缀词典和动态规划算法的分词方法。

该库可用于中文文本的分词、关键词提取、词性标注等任务。

jieba库的原理主要有以下几个方面：
1. 前缀词典
jieba库采用了基于前缀词典的分词方法。

前缀词典是一个包含了所有中文单词的列表，每个单词都有一个或多个前缀。

例如，“中国”这个词的前缀可以是“中”、“中国”等。

在分词时，首先需要对中文文本进行分词，得到一个单词列表。

然后按照前缀词典中的单词顺序，从前往后匹配单词，直到找到匹配的单词为止。

如果找不到匹配的单词，则将当前单词与下一个单词合并，继续匹配，直到匹配成功或者无法匹配为止。

2. 动态规划算法
在基于前缀词典的分词方法中，如果匹配失败，则需要进行回溯。

jieba库采用了动态规划算法来避免回溯，提高分词速度。

动态规划算法是一种将问题分解成子问题并重复利用已经求解过的子问题结
果的算法。

在jieba库中，将文本划分成多个子问题，每个子问题的解决依赖于前面子问题的结果，并且已经求解过的子问题结果可以被重复利用。

3. HMM模型
jieba库还采用了隐马尔可夫模型（HMM）来进行词性标注。

HMM
模型是一种统计模型，可以根据给定的序列，推断出隐藏的状态序列。

在jieba库中，将文本划分成多个子问题，每个子问题都对应一个状态。

然后使用HMM模型来根据子问题的状态序列，对文本进行词性标注。

总之，jieba库的原理是将中文文本分解成多个子问题，使用前缀词典、动态规划算法和HMM模型来进行分词、关键词提取和词性标注等任务。