jieba 分词我觉得是Python中文分词工具中最好用的一个工具包。想要入门自然语言处理，jieba分词有必要好好掌握一下，今天带大家入门一下jieba分词包。

首先简单介绍一下jieba分词的原理，jieba分词采用的是基于统计的分词方法，首先给定大量已经分好词的文本，利用机器学习的方法，学习分词规律，然后保存训练好的模型，从而实现对新的文本的分词。主要的统计模型有：N元文法模型N-gram，隐马尔可夫模型HMM，最大熵模型ME，条件随机场模型CRF等。

jieba分词包含三个主要的类，分别是jieba，jieba.analyse, jieba.posseg。jieba类主要用于分词，analyse类主要用于文档关键词提取，tfidf计算等，posseg主要用于词性标注等。

下面我把jieba中涉及到的主要方法给大家做个小demo。

1. 分词

jieba分词基本的方法就是cut，cut_all这个参数的意思是，是否把所有分词的可能都切分出来，False为精确模式，True为全模式，这里情人节，因为情人也是一个词，所以全模式的时候就会把情人也分出来。这里到底要不要全切分出来，取决于实际的应用场景，如果是一个比较专业的领域，自己建立的词典不是很准确，这时候cut_all可以设置为True。HMM参数意思是，是否使用隐马尔科夫模型，一般为True。

import jieba
import jieba.posseg
import jieba.analyse
str1 = "今天是情人节，祝大家情人节快乐"
str1cut = jieba.cut(str1, cut_all=False, HMM=True)
out = " ".join(str1cut)
print(out)
今天 是 情人节 ， 祝 大家 情人节 快乐
str1cut = jieba.cut(str1, cut_all=True, HMM=True)
out = " ".join(str1cut)
print(out)
今天 是 情人 情人节   祝 大家 家情 情人 情人节 快乐
"""

第二个切词的方法是lcut，lcut返回的是一个list，而刚才的cut返回的是一个Python生成器。

import jieba
import jieba.posseg
import jieba.analyse
str1 = "今天是情人节，祝大家情人节快乐"
str1cut = jieba.lcut(str1, cut_all=False, HMM=True)
print(str1cut)
['今天', '是', '情人节', '，', '祝', '大家', '情人节', '快乐']
"""

第三个切词的方法是posseg类里面的cut方法，它除了返回切词结果，还返回了词的词性，就是这个词是名词还是动词，还是形容词等。同样这里还有jieba.posseg.lcut方法，大家可以试一试。

import jieba
import jieba.posseg
import jieba.analyse
str1 = "今天是情人节，祝大家情人节快乐"
str1cut = jieba.posseg.cut(str1, HMM=True)
for w in str1cut:
    flag, word = w.flag, w.word
    print("{}, {}".format(flag, word))
t, 今天
n, 情人节
n, 大家
n, 情人节
a, 快乐
"""

cut和lcut的区别除了返回的结果不一样以外，还有一个重要的区别是cut的速度要略快于lcut，大家可以把时间打出来看一看，时间问题在大规模文本分词中很重要。

2. 关键词提取

顾名思义，关键词提取，就是把文档中的关键字提取出来，jieba中主要是靠jieba.analyse类里面的extract_tags来完成的。

import jieba
import jieba.posseg
import jieba.analyse
str1 = "今天是情人节，祝大家情人节快乐"
res = jieba.analyse.extract_tags(str1, topK=3)
print(res)
['情人节', '快乐', '今天']
"""

3. 词典

jieba中的词典，主要是指停用词词典和自定义词典。停用词词典很好理解，就是把不希望jieba分词分出来的词放入到一个叫做停用词词典的文件中，就不会被jieba分词分出来，这个很好理解哈，不多说。

自定义词典是有些词无法被jieba分词分出来，但是你又希望这个词被分出来，那么就把这个词放在一个叫做 自定义词典的文件中，这样jieba就可以分出来这个词了，也很好理解哈。

然后主要说一下jieba中是怎么实现这个功能的

对于停用词，其实就是把jieba分词的结果中那些在停用词表的词去掉，剩下的就是我们想要的。这里可以把停用词表放在文件里面，然后用的时候读取出来，然后读到一个list里面就好了。

import jieba
import jieba.posseg
import jieba.analyse
stopwords = ['是', '祝', '，']
str1 = "今天是情人节，祝大家情人节快乐"
str1cut = jieba.lcut(str1)
results = []
for x in str1cut:
    if x not in stopwords:
        results.append(x)
print(results)
['今天', '情人节', '大家', '情人节', '快乐']
"""

jieba中还有一种设置停用词的方法, 这个是用在关键字提取的时候，所以如果你不是用的analyse这个类的时候，set_stop_words是不起作用的。

import jieba
import jieba.posseg
import jieba.analyse
jieba.analyse.set_stop_words("./dictionary/stopwords_zh.csv")
str1 = "今天是情人节，祝大家情人节快乐"
str1cut = jieba.analyse.extract_tags(str1)
print(str1cut)
['情人节', '快乐']
"""

然后是自定义字典，直接调用load_userdict， 把字典的路径放进去就ok了。

import jieba
import jieba.posseg
import jieba.analyse
jieba.load_userdict("./dictionary/jieba_dict.csv")
jieba.analyse.set_stop_words("./dictionary/stopwords_zh.csv")
str1 = "今天是情人节，祝大家情人节快乐"
str1cut = jieba.lcut(str1)
print(str1cut)
['今天', '是', '情人节', '，', '祝', '大家', '情人节', '快乐']
"""

4. 词云

词云和jieba的关系不是很大，之所以要把这个放在这里讲一下，是因为答应我的女朋友，分析一下我们过去微信里的聊天记录，做一个词云展示出来，作为情人节的礼物（⁄(⁄ ⁄•⁄ω⁄•⁄ ⁄)⁄），But，我的手机死活root不了，我试了很多软件都不行，也是醉了。截止目前，我还没有把我们的聊天记录提取出来，所以也没法做后续的分析，这里求助一下各位大大，有谁知道怎么root三星的A9，可以来教一下我。

Python里面做词云的是wordcloud包，用起来非常方便。做词云的一个好处是可以展示给别人看，当然自己看的话，统计一下词频就可以了，词云就是根据文档中词的频率不同，展示出来的字体大小，颜色不同，给人一种直观的感觉。

下面直接上代码

from scipy.misc import imread
import matplotlib.pyplot as plt
import wordcloud
def plot_word_cloud():
    text = open("test_file.txt", 'r').read()
    alice_coloring = imread("back.png")
    wc = wordcloud.WordCloud(background_color="white",
                             mask=alice_coloring,
                             max_font_size=20,
                             random_state=1,
                             max_words=100,
                             font_path='msyh.ttf')
    wc.generate(text)
    image_colors = wordcloud.ImageColorGenerator(alice_coloring)
    plt.axis("off")
    plt.figure()
    plt.imshow(wc.recolor(color_func=image_colors))
    plt.axis("off")
    plt.figure()
    plt.axis("off")
    wc.to_file("wordcloud.png")
plot_word_cloud()

做词云需要注意的地方是，1.读取的文本是分词时候的文件，而且必须以字符串或者二进制形式输入。否则会报错TypeError: expected string or bytes-like object。2. 中文字体，msyh.ttf文件是用来显示中文字体的文件，如果没有这个文件，中文会乱码。这个文件随手百度一下就有，然后把路径写对了就可以。3.背景图，alice_coloring，这个可以设置也可以不设置。

下面是我随手百度的一个效果图，让大家体会一下。

5. 一点心得

结巴分词固然好用，但是对于专业领域的文本，很多词是切不出来的，或者是一些专有名词，地名，人名，机构名等，还有最重要的一类是对你后面模型的建立起作用的词，在别的地方可能是没用的，但是对你是有用的词，这时候就比较难办，所以专业领域的词典构建是一件非常繁琐的事情，至今貌似也没有什么好的办法，只能遇到一个然后添加进去一个。我自己想了一个办法，就是把所有可能的词全切出来，然后根据频率去掉频率低的词，因为如果是一个需要被切出来的词，那么应该是经常出现的词，如果不是经常出现的词，那就很有可能不是一个词。另外就是在分词的时候，不管是cut还是lcut，返回的结果可能并不能令你满意，这时候，你可以把你需要切出来的词直接封装一个方法，写在切词的方法里面，然后取二者的并集作为最后的分词结果，这样可以提高准确率。下面我写了一个脚本来抛砖引玉。

import jieba
import jieba.posseg
import jieba.analyse
import re
def newcut(inputs):
    if isinstance(inputs, str):
        _msg_cut = jieba.lcut(inputs)
        print("|".join(_msg_cut))
        print("="*20)
        # 这里可以用正则匹配出文本出现价格的词，
       # 因为类似100元这样的词，jieba是分不出来的，
       # 但是你不能把类似这样的词加到词典里面去吧，
       # 否则词典会变的很大。
       p = re.compile("[0-9]+?[元|块]").findall(inputs)
        if p:
            for price in p:
                _msg_cut.append(price)
        if len(_msg_cut) > 0:
            return "|".join(_msg_cut)
        else:
            return inputs
    else:
        return inputs
inputs = "今天是情人节，娜娜给我发了52元的红包!"
print(newcut(inputs))