2024年4月14日发(作者：)

jieba词库用法

jieba词库用法

什么是jieba词库?

jieba 是一款功能强大的中文分词工具，被广泛应用于自然语言

处理（NLP）领域。jieba词库则是jieba工具使用的一个重要组成部

分，它包含了大量的中文词汇及其相关信息。用户可以使用jieba词

库进行中文分词、关键词提取、词频统计等操作，从而实现更精确、

高效的文本处理。

jieba词库的用法

以下是jieba词库的几种常见用法：

• 中文分词：通过jieba词库进行中文分词可以将一段

中文文本分割成一个个独立的词语，从而方便后续的文本处理和

分析。

#

使用默认的分词模式进行中文分词

text = "我爱自然语言处理"

示例代码：

import jieba

words = (text)

print(list(words))

•

输出结果：

['我', '爱', '自然语言处理']

关键词提取：jieba词库提供了关键词提取功能，可

以从文本中抽取出最重要、最能代表文本主题的关键词。

#

使用

TF-IDF

算法进行关键词提取

text = "自然语言处理是一门研究人类语言以及人类语言产生

的技术"

keywords = _tags(text)

print(keywords)

生']

• 词频统计：jieba词库还可以统计文本中各个词语出

输出结果：

['自然语言处理', '语言', '人类', '技术', '产

示例代码：

import jieba

现的频率，进而得出词语的重要性。

示例代码：

import jieba

#

统计词语的词频

text = "自然语言处理是一门研究人类语言以及人类语言产生

的技术"

words = (text)

word_freq = {}

for word in words:

if word in word_freq:

word_freq[word] += 1

else:

word_freq[word] = 1

print(word_freq)

输出结果：

{'自然语言处理': 1, '是': 1, '一门': 1, '研

究': 1, '人类': 2, '语言': 2, '以及': 1, '产生': 1, '

的': 1, '技术': 1}

• 添加自定义词汇：jieba词库虽然包含大量词汇，但

对于某些特定领域的专有词汇，可能无法准确分词。用户可以通

过添加自定义词汇来解决这个问题。

示例代码：

import jieba

#

添加自定义词汇

_word('自然语言处理')

text = "自然语言处理是一门研究人类语言以及人类语言产生

的技术"

words = (text)

print(list(words))

输出结果：

['自然语言处理', '是', '一门', '研究', '人类

', '语言', '以及', '人类', '语言', '产生', '的', '技

术']

• 加载自定义词库：jieba词库允许用户加载自定义的

词库文件，以增强分词的准确性。

#

加载自定义词库文件

_userdict('custom_')

text = "自然语言处理是一门研究人类语言以及人类语言产生

示例代码：

import jieba

的技术"

words = (text)

print(list(words))

注意：自定义词库文件custom_应按照jieba词库的

格式，每行一个词汇，可附带词频等信息。

以上是jieba词库的一些常见用法，通过这些用法，可以对中文

文本进行更加高效、精确的处理和分析。