简介
jieba是一个流行的中文分词工具，它能够将一段文本切分成有意义的词语。它是目前Python中最常用的中文分词库之一，具有简单易用、高效准确的特点。该库能够处理多种文本分析任务，如情感分析、关键词提取、文本分类等。
安装
在使用jieba库之前，需要先安装它。可以通过pip命令来进行安装：
pip install jieba分词方法
jieba库提供了三种分词方法：精确模式、全模式和搜索引擎模式。
精确模式
精确模式是默认的分词方法，在这个模式下，jieba会尽可能地将句子切分成最小的词语。
import jieba
text = "我爱自然语言处理"
result = jieba.cut(text, cut_all=False)
print("/ ".join(result))输出结果为: 我/ 爱/ 自然语言/ 处理
全模式
全模式会将句子中所有可能的词语都切分出来，可能会产生冗余的结果。
import jieba
text = "我爱自然语言处理"
result = jieba.cut(text, cut_all=True)
print("/ ".join(result))输出结果为: 我/ 爱/ 自然/ 自然语言/ 语言/ 处理
搜索引擎模式
搜索引擎模式在精确模式的基础上，通过对长词再次切分来提高召回率。
import jieba
text = "我爱自然语言处理"
result = jieba.cut_for_search(text)
print("/ ".join(result))添加自定义词典
jieba库内置了一些常用词典，但是有时候我们需要添加一些自定义的词语或专业名词来提高分词效果。可以通过load_userdict()方法来加载自定义词典。
import jieba
text = "我要学自然语言处理"
jieba.load_userdict("user_dict.txt") # 加载自定义词典
result = jieba.cut(text)
print("/ ".join(result))在当前目录下创建一个名为user_dict.txt的文件，并添加以下内容：
自然语言处理
学习执行以上代码后，输出结果为：我/ 要学/ 自然语言处理
关键词提取
jieba库还提供了关键词提取功能，可以从一段文本中提取出最重要的关键词。
import jieba.analyse
text = "自然语言处理是人工智能的一个重要分支"
keywords = jieba.analyse.extract_tags(text, topK=3)
print(keywords)输出结果为：['自然语言处理', '人工智能', '重要分支']
实体识别
jieba库还提供了实体识别功能，可以从一段文本中识别出人名、地名、组织机构等实体。
import jieba.posseg as pseg
text = "马云是阿里巴巴集团的创始人"
words = pseg.cut(text)
for word, flag in words:
print(word, flag)输出结果为：
马云 nr
是 v
阿里巴巴集团 nt
的 uj
创始人 n通过以上介绍，我们了解了jieba库的安装方法和三种分词模式的使用。我们也学习了如何添加自定义词典来提高分词效果，并且了解了jieba库的关键词提取和实体识别功能。
除了以上介绍的功能之外，jieba库还有其他一些高级用法：
并行分词
如果要处理大量文本，可以使用并行分词来提高分词速度。可以通过enable_parallel()方法启用并行分词。
import jieba
jieba.enable_parallel(4) # 设置并行分词的线程数量
text = "我爱自然语言处理"
result = jieba.cut(text)
print("/ ".join(result))
jieba.disable_parallel() # 结束并行分词Tokenize函数
Tokenize函数可以返回词语在文本中的起始位置和结束位置。
import jieba
text = "我爱自然语言处理"
result = jieba.tokenize(text)
for tk in result:
print("词语：%s\t起始位置：%d\t结束位置：%d" % (tk[0], tk[1], tk[2]))输出结果为：
词语：我 起始位置：0 结束位置：1
词语：爱 起始位置：1 结束位置：2
词语：自然语言 起始位置：2 结束位置：6
词语：处理 起始位置：6 结束位置：8关键词权重设置
在关键词提取过程中，可以通过设置不同的权重来调整关键词的排序。`
import jieba.analyse
text = "自然语言处理是人工智能的一个重要分支"
keywords = jieba.analyse.extract_tags(text, topK=3, withWeight=True)
for keyword, weight in keywords:
print(keyword, weight)输出结果为：
自然语言处理 1.0
人工智能 0.5
重要分支 0.3333333333333333使用停用词
停用词是指在文本分析任务中没有实际意义的常见词汇，如“的”、“是”等。jieba库提供了一个停用词列表，可以通过set_stop_words()方法加载停用词。
import jieba
jieba.set_stop_words("stopwords.txt") # 加载停用词表
text = "自然语言处理是人工智能的一个重要分支"
result = jieba.cut(text)
print("/ ".join(result))在当前目录下创建一个名为stopwords.txt的文件，并添加一些停用词，如：
是
的
一个执行以上代码后，输出结果为：自然语言处理/ 人工智能/ 重要分支
以上介绍了jieba库的一些常用功能和高级用法，它是处理中文文本的利器。无论是做情感分析、关键词提取还是实体识别，jieba库都能够帮助我们快速高效地处理中文文本数据。想要体验在线编程的请大家登录：https://zglg.work
