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，mahout0.5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，任天堂windows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、腾讯微云解析源码虚词、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，博客源码seo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彩票过滤源码 c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。