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1.Python 结巴分词(jieba)源码分析
2.python爬虫学习笔记——5. jieba库中文分词用法
3.Python分词模块jieba (01)-jieba安装，分词，提取关键词，自定义分词，切换词库讲解
4.Python手动安装Jieba库（Win11）
5.Python生成词云图太简单了|拿来就用能的Python词云图代码
6.手把手教会你使用Python进行jieba分词

Python 结巴分词(jieba)源码分析

       本文深入分析Python结巴分词(jieba)的源码，旨在揭示其算法实现细节与设计思路，照片书在线定制源码以期对自然语言处理领域感兴趣的朋友提供有价值的参考。经过两周的细致研究，作者整理了分词算法、实现方案及关键文件结构的解析，以供读者深入理解结巴分词的底层逻辑。

       首先，分词算法涉及的核心技术包括基于Trie树结构的高效词图扫描、动态规划查找最大概率路径和基于HMM模型的未登录词处理。Trie树用于生成句子中所有可能成词情况的有向无环图（DAG），动态规划则帮助在词频基础上寻找到最优切分组合，而HMM模型则通过Viterbi算法处理未在词库中出现的词语，确保分词的准确性和全面性。

       在结巴分词的文件结构中，作者详细介绍了各个关键文件的功能与内容。dict.txt作为词库，记录着词频与词性信息；__init__.py则是核心功能的入口，提供了分词接口cut，支持全模式、精确模式以及结合最大概率路径与HMM模型的综合模式。全模式下，会生成所有可能的词组合；精确模式通过最大概率路径确定最优分词；综合模式则同时考虑概率与未登录词，以提高分词效果。

       实现细节方面，文章通过实例代码解释了全模式、精确模式及综合模式的分词逻辑。全模式直接输出所有词组合；精确模式基于词频和最大概率路径策略，委托百分比指标源码高效识别最优分词；综合模式利用HMM模型处理未登录词，进一步提升分词准确度。通过生成的DAG图，直观展示了分词过程。

       结巴分词的代码实现简洁而高效，通过巧妙的算法设计和数据结构应用，展示了自然语言处理技术在实际应用中的强大能力。通过对分词算法的深入解析，不仅有助于理解结巴分词的功能实现，也为自然语言处理领域的研究与实践提供了宝贵的洞察。

python爬虫学习笔记——5. jieba库中文分词用法

       整理自< 结巴中文分词的用法>

       特点

       演示文档

       安装说明 代码对 Python 2/3 均兼容

       算法

       主要功能

       1. jieba 分词有三种模式，并且支持新建自定义分词器

       代码示例

       输出:

       2. 添加自定义词典

       载入词典

       范例： 自定义词典： /fxsjy/jieba/blob/master/test/userdict.txt 用法示例： /fxsjy/jieba/blob/master/test/test_userdict.py

       调整词典

       代码示例：

       3. 关键词提取

       基于 TF-IDF 算法的关键词抽取

       import jieba.analyse

       jieba.analyse.extract_tags(sentence, topK=, withWeight=False, allowPOS=())

       sentence 为待提取的文本

       topK 为返回几个 TF/IDF 权重最大的关键词，默认值为

       withWeight 为是否一并返回关键词权重值，默认值为 False

       allowPOS 仅包括指定词性的词，默认值为空，即不筛选

       分词词性可参见博客：[词性参考]( blog.csdn.net/HHTNAN/ar...)

       jieba.analyse.TFIDF(idf_path=None)

       新建 TFIDF 实例，idf_path 为 IDF 频率文件

       代码示例 （关键词提取） /fxsjy/jieba/blob/master/test/extract_tags.py

       关键词提取所使用逆向文件频率（IDF）文本语料库可以切换成自定义语料库的路径

       用法： jieba.analyse.set_idf_path(file_name)

       # file_name为自定义语料库的路径

       自定义语料库示例： github.com/fxsjy/jieba/...

       用法示例： github.com/fxsjy/jieba/...

       关键词提取所使用停止词（Stop Words）文本语料库可以切换成自定义语料库的路径

       用法： jieba.analyse.set_stop_words(file_name)

       # file_name为自定义语料库的路径

       自定义语料库示例： github.com/fxsjy/jieba/...

       用法示例： github.com/fxsjy/jieba/...

       关键词一并返回关键词权重值示例

       用法示例： ttps://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/extract_tags_with_weight.py

       基于 TextRank 算法的关键词抽取

       jieba.analyse.textrank(sentence, topK=, withWeight=False, allowPOS=('ns', 'n', 'vn', 'v'))

       直接使用，接口相同，注意默认过滤词性。

       jieba.analyse.TextRank()

       新建自定义 TextRank 实例

       算法论文： TextRank: Bringing Order into Texts

       基本思想:

       使用示例: 见 test/demo.py

       4. 词性标注

       5. 并行分词

       6. Tokenize：返回词语在原文的起止位置

       输出：

       输出

       7. ChineseAnalyzer for Whoosh 搜索引擎

       8. 命令行分词

       使用示例：python -m jieba news.txt > cut_result.txt

       命令行选项（翻译）：

       延迟加载机制 jieba 采用延迟加载，import jieba 和 jieba.Tokenizer()不会立即触发词典的加载，一旦有必要才开始加载词典构建前缀字典。

       如果你想手工初始 jieba，也可以手动初始化。

       下面部分内容整理自< python jieba分词(结巴分词)、提取词，加载词，修改词频，定义词库>

       二、 常用NLP扩充知识点(python2.7)

       这几个点在知乎爬虫程序中很有用处

       Part 1. 词频统计、降序排序

       Part 2. 人工去停用词

       标点符号、可视化开发工具导出源码虚词、连词不在统计范围内

       Part 3. 合并同义词

       将同义词列举出来，按下Tab键分隔，把第一个词作为需要显示的词语，后面的词语作为要替代的同义词，一系列同义词放在一行。

       这里，“北京”、“首都”、“京城”、“北平城”、“故都”为同义词。

       Part 4. 词语提及率

       主要步骤：分词——过滤停用词（略）——替代同义词——计算词语在文本中出现的概率。

       Part 5. 按词性提取

Python分词模块jieba ()-jieba安装，分词，提取关键词，自定义分词，切换词库讲解

       分词模块jieba，全名是结巴分词，是一个在Python中广泛使用的分词工具，专门针对中文进行词分拆。它支持简体中文和繁体中文分词，还具备自定义词库和词库切换的功能。

       要开始使用jieba，首先需要安装它。安装方式很简单，只需在命令行执行相应的安装命令即可。

       jieba提供了多种分词模式，包括全模式、精确模式和搜索引擎模式。全模式适合快速扫描文本，至初为什么把溯源码撕了但可能会产生歧义词；精确模式力求最准确地分词，适用于文本分析；搜索引擎模式在精确模式的基础上，对长词进行二次拆分，以提高召回率。以下是一个示例：

       运行后可以看到全模式下出现了较多的歧义词，精确模式则更精确，结果为：适合,编程,初学者。在执行分词之前，jieba会加载词库，这一步骤确保了分词的准确性和全面性。

       如果希望避免每次执行都加载词库，可以在初始化jieba时使用后台持续运行的方式。比如在使用Flask框架时，应将jieba初始化到app文件中，之后在其他程序中调用初始化后的实例，这样可以节省启动词库的时间。

       对于关键词的提取，jieba提供了analyse.extract_tags函数，用于从文本中提取出关键词。在使用时，需导入jieba.analyse模块。

       jieba还支持动态添加自定义词库。创建一个自定义词库文件（如renren-dict.txt），并写入所需词语。jieba在使用时会同时加载自定义词库和初始化时的词库，确保分词的全面性和针对性。

       词库切换是jieba的另一个功能，允许用户替换默认的词库或将其移动到自定义位置。默认词库位于模块安装路径下，但可以根据需要进行替换，以适应更全面或特定领域的通达信简单k线公式源码词库。

       jieba的功能远不止于此，后续将会有更多深入介绍。分词、提取关键词、自定义词库和词库切换，是jieba提供的强大工具，适用于文本处理、信息检索、自然语言处理等多个领域。

Python手动安装Jieba库（Win）

       本文介绍如何手动安装Python库jieba，以解决中文文本挖掘中的分词问题。首先，访问pypi.org/project/jieba/#...下载jieba库的文件jieba-0..1.tar.gz，解压至当前文件夹，即E:\softwares\Python\jieba-0..1。然后，将解压后的“jieba”目录复制到“D:\Programs\Anaconda3\Lib\site-packages”中。

       在安装完成后，通过命令验证安装效果。使用Python环境执行以下代码：python, import jieba, jieba.lcut("中国是一个伟大的国家")。执行结果将直观显示分词结果。

       同样，对于使用Python 3.的情况，安装步骤与使用anaconda类似，只需将“D:\Programs\Anaconda3”替换为Python 3.的site-packages目录路径即可。

       为了确保安装过程顺利，建议参考以下资源进行操作：Jieba库的安装教程，如blog.csdn.net/W_chuanqi...；了解库的GitHub网址，如github.com/fxsjy/jieba；以及查看官方下载地址，pypi.org/project/jieba/#...。在实际操作过程中，不同电脑的安装目录可能有所差异，因此请根据自身系统环境进行相应的调整。

Python生成词云图太简单了|拿来就用能的Python词云图代码

       词云，一种可视化文本分析工具，常在数据爬虫中应用。它通过统计高频词汇并过滤干扰词，生成，直观展示数据重点。让我们学习Python生成词云的「wordcloud」库。

       安装「wordcloud」库：pip install wordcloud

       「wordcloud」提供多种参数定制词云形状、颜色与尺寸。

       中文词云需配合「jieba」分词库。安装：pip install jieba

       「jieba」通过中文词库识别汉字关联概率，分词并提供自定义词组功能。

       分词使用：jieba.lcut(s)，返回分词列表。

       获取文本分词结果后，用「wordcloud」生成词云。

       以《你好，李焕英》影评数据为例，生成中文词云。

       基本词云生成步骤：

       1. 读取文本并分词整理。

       2. 配置「wordcloud」对象参数，加载词云文本。

       3. 计算词频，输出词云文件。

       展示基本词云效果。

       添加蒙版词云，结合PIL与numpy库，用有图案的作为蒙版，实现词云与图案融合。

       展示添加蒙版的词云效果。

手把手教会你使用Python进行jieba分词

       来自：Python爬虫与数据挖掘

       作者：黄伟

       黄伟分享：让我们深入理解如何使用Python的jieba进行中文分词。jieba，中文名字“结巴”，能弥补wordcloud在中文分词上的不足。安装过程可能有些复杂，但值得投入时间。

       1. jieba的分词模式

       精确模式：通过lcut和cut函数进行精确分词，如 lcut('aa')，输出是一个生成器序列，遍历得到结果。

       全模式：展示所有可能的组合，如 cut_for_search('段落内容')，但需筛选掉无意义的组合。

       搜索引擎模式：适合搜索引擎，对长词二次切分，如 lcut_for_search('搜索引擎')。

       通过列表的count方法，可以统计分词中的词频。lcut和cut的区别在于返回类型，lcut为列表，cut为生成器。

       2. jieba的其他应用

       添加新词：处理名字分词，例如 jieba.add_word('湖北武汉')，但只添加文本中存在的词。

       添加字典：自定义分词范围，使用load_userdict读取文件。

       删除新词：如 jieba.del_word('湖北武汉')，返回原分词结果。

       处理停用词：使用列表过滤，如 if '的' not in text:。

       权重分析：使用函数进行关键词频率分析。

       调节词频：对某些词进行特殊处理，如 jieba.set_word_freq('美', 0)。

       定位词语位置：使用tokenize()获取词的位置信息。

       修改字典路径：使用jieba.set_dictionary(file)重置字典。

       总结：jieba是数据分析中的重要工具，通过精细的分词功能，帮助我们从大量文本中筛选关键信息，提高了数据分析的效率。

Python数据分析之jieba库的运用

       在玄幻小说的海洋中，《斗破苍穹》以其独特的魅力和深刻的内涵，成为了巅峰之作。为了捕捉这部作品的精髓，我们可以借助Python的jieba库和在线词云制作工具TAGUL，打造出《斗破苍穹》的专属词云。

       首先，我们需要安装jieba库，并下载《斗破苍穹》小说以及停用词表。以下是相关代码：

       大家在使用过程中可能会遇到编码错误，这时我们需要将下载的txt文档另存为，并选择utf-8编码。

       接下来，我们通过以下步骤制作词云：

       （1）访问tagul官网，点击“import words”，将运行结果粘贴进去。

       （2）选择词云的形状，导入网上的。

       （3）选择字体。

       （4）点击“Visualize”生成。

       在《斗破苍穹》的世界里，萧炎在药老和丹药的帮助下，不断修炼，拥有多种异火，具备强大的灵魂感知力。他在修炼过程中结识了小医仙、纳兰、美杜莎、紫研等人，成为斗气大陆上的强者，为实现自己的目标而努力。

Jieba实例1分析词频

       分享一个基于jieba库的Python 代码，它可以对文本进行分词和词频统计。

       代码效果：对文本文档（yangben.txt）分词并统计词频，将出现频率最高的前个词语及出现次数，显示在屏幕，将出现频率最高的前个词语，保存在指定文件内（yangben_.txt）

       代码注释：以下为代码中的相关知识点和操作说明

       import 语句：用于导入 Python 中的库或模块，例如使用 import module_name 导入整个模块，或 from module_name import function_name 导入模块中的具体函数。

       分词库 jieba 库：jieba 库是一款用于中文分词的工具库，使用 jieba.lcut() 函数对字符串进行分词操作，返回一个列表。同时，jieba.add_word() 可添加新词汇，jieba.load_userdict() 可加载自定义词典。

       文件操作：使用 with open('filename', 'mode') as f: 语句打开文件，进行读取或写入操作。filename 为文件名，mode 为文件打开模式（'r' 表示只读，'w' 表示写入），as f 将打开的文件赋值给变量 f，便于后续操作。

       字典数据类型：使用字典保存每个词汇出现的次数，通过遍历列表对字典进行添加和更新操作。使用 key 获取字典中的值或设置默认值。

       列表排序：使用 sorted() 函数对字典按照值进行降序排序，并将结果保存在列表中。sorted() 函数返回一个新的排好序的列表，原列表顺序不变。

       字符串拼接：使用 print(word,count) 将变量 word 和 count 拼接成字符串输出到屏幕上。

       格式化字符串：使用 Python 字符串格式化方法将变量 word 和 count 按照指定格式输出到文件中。具体方法是使用占位符 { } 将变量嵌入到字符串中，然后通过 format() 方法将变量和占位符一一对应。

       lambda表达式：使用 lambda 表达式作为排序函数的 key 参数。lambda 表达式是一种匿名函数，可方便地编写简短的函数代码，节省时间和空间。该表达式的作用是取键值对中的值作为比较依据进行排序。

       切片操作：使用切片操作 [:] 和 [:] 获取列表的前 个或前 个元素，以限制输出结果的长度。该操作可应用于列表、字符串等类型的数据，方便进行部分截取或取出指定范围的子串。

       反斜杠转义：使用反斜杠 ' ' 表示换行符，使每个词汇及其出现次数单独占据一行，并按一定格式排列。