Python做中文分詞

所謂分詞即是將文字序列按完整的意思切分成乙個乙個的詞兒，方便進行下一步的分析（詞頻統計，情感分析等）。

由於英文詞與詞自帶空格作為分隔符，相比於中文分詞要簡單的多。我們在做中文分詞時，需要把詞語從一整段話中篩出來，困難之處在於，漢語表達博大精深，一段話往往有不同的切分方法。

所幸這不是我們需要擔心的，python中的jieba庫提供了現成的解決方案：

import jieba

text=
"李小璐給王思聰買了微博熱搜。"
result=jieba.cut(text)
print
("切分結果:  "
+","
.join(result)
)

切分結果:  李小璐,給,王思聰,買,了,微博熱,搜,。

對於某些特別的名詞，為了使得其切分時不被分開，我們可以選擇在切分前強調一下這些名詞，比如：

import jieba

text=
"李小璐給王思聰買了微博熱搜。"
#強調特殊名詞
jieba.suggest_freq(
('微博'),
true
)jieba.suggest_freq(
('熱搜'),
true
)result=jieba.cut(text)
print
("切分結果:  "
+","
.join(result)
)

切分結果:  李小璐,給,王思聰,買,了,微博,熱搜,。

jieba.load_userdict(

"./utils/jieba_user_dict.txt"
)

structure of dict

file
:        word1 freq1 word_type1
word2 freq2 word_type2
...word type may be ignored
'''

切分之後一些特殊的符號會單獨成詞，這些詞會影響我們之後的分析。

對於「了」，「的」這樣長度為一的詞，顯然對我們分析文字沒有任何幫助。處理的方法為將長度為1的詞全部剔除掉。 示例

import jieba

#讀取標點符號庫
f=open
("utils/stopwords.txt"
,"r"
)stopwords=
.fromkeys(f.read(
).split(
"\n"))
f.close(
)#載入使用者自定義詞典
jieba.load_userdict(
"./utils/jieba_user_dict.txt"
)segs=jieba.cut(text)
mytext_list=
#文字清洗
for seg in segs:
if seg not
in stopwords and seg!=
" "and
len(seg)!=1
:" ",""
))cloud_text=
",".join(mytext_list)

做好了中文分詞，下一步即是繪製詞云了。這裡我們使用了另乙個比較強大的庫wordcloud。

from wordcloud import wordcloud

wc = wordcloud(
background_color=
"white"
,#背景顏色
max_words=
200,
#顯示最大詞數
font_path=
"./font/wb.ttf"
,#使用字型
min_font_size=15,
max_font_size=
50, 
width=
400#圖幅寬度
)wc.generate(cloud_text)
wc.to_file(
"pic.png"
)

parameters |-

----
----
-|  font_path : string
|        使用的字型庫
|  width :
int(default=
400)
|      寬度
|  height :
int(default=
200)
|      高度
|  mask : nd-array or
none
(default=
none
) |  scale :
float
(default=1)
|      圖幅放大、縮小係數  
|  min_font_size :
int(default=4)
|      最小的字元
|  min_font_size :
int(default=4)
|      最大的字元
|  max_words : number (default=
200)
|      最多顯示的詞數
|  stopwords :
set of strings or
none
|      不需要顯示的詞
|  background_color : color value (default=
"black"
)|      背景顏色 |.
在繪製詞云的時候，可以通過wordcloud的mask引數，可以指定詞圖的輪廓，繪製成各種形狀的。比如我們想用以上這張，wordcloud會識別出除純白的的部分作為輪廓。具體實現如下：
#載入需要使用的類庫

from pil import image
import numpy as np
from wordcloud import wordcloud, imagecolorgenerator
from matplotlib import pyplot as plt
#載入背景
cloud_mask = np.array(image.
open
("./bc_img/heart.jpeg"))
#忽略顯示的詞
st=set([
"東西"
,"這是"])
#生成wordcloud物件
				
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