python中文分詞 結巴分詞

中文分詞是中文文字處理的乙個基礎性工作，結巴分詞利用進行中文分詞。其基本實現原理有三點：

基於trie樹結構實現高效的詞圖掃瞄，生成句子中漢字所有可能成詞情況所構成的有向無環圖（dag)

採用了動態規劃查詢最大概率路徑, 找出基於詞頻的最大切分組合

對於未登入詞，採用了基於漢字成詞能力的hmm模型，使用了viterbi演算法

安裝（linux環境）

模式

預設模式，試圖將句子最精確地切開，適合文字分析

全模式，把句子中所有的可以成詞的詞語都掃瞄出來，適合搜尋引擎

介面

待分詞的字串可以是gbk字串、utf-8字串或者unicode

jieba.cut返回的結構是乙個可迭代的generator，可以使用for迴圈來獲得分詞後得到的每乙個詞語(unicode)，也可以用list(jieba.cut(...))轉化為list  

例項

#

! -*- coding:utf-8 -*-
import
jieba
seg_list = jieba.cut("
我來到北京清華大學
", cut_all =true)
print
"full mode:
", '
'.join(seg_list)
seg_list = jieba.cut("
我來到北京清華大學")
print
"default mode:
", '
'.join(seg_list)

實現原理

1. 

python中文分詞工具 結巴分詞jieba

支援三種分詞模式 精確模式，試圖將句子最精確地切開，適合文字分析 全模式，把句子中所有的可以成詞的詞語都掃瞄出來,速度非常快，但是不能解決歧義 搜尋引擎模式，在精確模式的基礎上，對長詞再次切分，提高召回率，適合用於搜尋引擎分詞。支援繁體分詞 支援自定義詞典 基於字首詞典實現高效的詞圖掃瞄，生成句子中...

結巴中文分詞

人工智慧領域文字分類中最基本的就是分詞，分詞中最基礎的莫過於結巴分詞。分詞，顧名思義就是把一句話劃分成若干的詞語，只不過如今我們是讓電腦自動進行分詞。結巴中文分詞支援的三種模式分別為 1.全模式 把句子中所有成詞的詞語都掃瞄出來，速度非常快，但不能消除歧義。分詞結果 jieba.cut 文字名稱,c...

python結巴分詞

中文分詞是中文文字處理的乙個基礎性工作，結巴分詞利用進行中文分詞。其基本實現原理有三點 基於trie樹結構實現高效的詞圖掃瞄，生成句子中漢字所有可能成詞情況所構成的有向無環圖 dag 採用了動態規劃查詢最大概率路徑,找出基於詞頻的最大切分組合 對於未登入詞，採用了基於漢字成詞能力的hmm模型，使用了...