Python分词工具——jieba

云计算 5
李小福 2 nr
创新办 3 i
easy_install 3 eng
好用 300
韩玉赏鉴 3 nz
八一双鹿 3 nz
台中
凱特琳 nz
Edu Trust认证 2000

#encoding=utf-8
from __future__ import print_function, unicode_literals
import sys
sys.path.append("../")
import jieba
jieba.load_userdict("userdict.txt")
import jieba.posseg as pseg

# 使用 add_word(word, freq=None, tag=None) 和 del_word(word) 可在程序中动态修改词典。
jieba.add_word('石墨烯')
jieba.add_word('凱特琳')
jieba.del_word('自定义词')

test_sent = (
"李小福是创新办主任也是云计算方面的专家; 什么是八一双鹿\n"
"例如我输入一个带“韩玉赏鉴”的标题，在自定义词库中也增加了此词为N类\n"
"「台中」正確應該不會被切開。mac上可分出「石墨烯」；此時又可以分出來凱特琳了。"
)
words = jieba.cut(test_sent)
print('/'.join(words))

print("="*40)

result = pseg.cut(test_sent)

for w in result:
    print(w.word, "/", w.flag, ", ", end=' ')

print("\n" + "="*40)

terms = jieba.cut('easy_install is great')
print('/'.join(terms))
terms = jieba.cut('python 的正则表达式是好用的')
print('/'.join(terms))

print("="*40)
# test frequency tune
testlist = [
('今天天气不错', ('今天', '天气')),
('如果放到post中将出错。', ('中', '将')),
('我们中出了一个叛徒', ('中', '出')),
]

for sent, seg in testlist:
    print('/'.join(jieba.cut(sent, HMM=False)))
    word = ''.join(seg)
    print('%s Before: %s, After: %s' % (word, jieba.get_FREQ(word), jieba.suggest_freq(seg, True)))
    print('/'.join(jieba.cut(sent, HMM=False)))
    print("-"*40)

乾清宫 3
太和殿 1
午门 1

#encoding=utf-8
import jieba
import jieba.analyse

#导入自定义词典
jieba.load_userdict("dict_baidu.txt")

#精确模式
text = "故宫的著名景点包括乾清宫、太和殿和午门等。其中乾清宫非常精美，午门是紫禁城的正门，午门居中向阳。"
seg_list = jieba.cut(text, cut_all=False)
print(u"分词结果:")
print("/".join(seg_list))

#获取关键词
tags = jieba.analyse.extract_tags(text, topK=3)
print(u"关键词:")
print(" ".join(tags))

'''
分词结果:
故宫/的/著名景点/包括/乾清宫/、/太和殿/和/午门/等/。/其中/乾清宫/非常/精美/，/午门/是/紫禁城/的/正门/，/午门/居中/向阳/。
关键词:
午门 乾清宫 著名景点
'''
# 输出结果如下，其中"午门"出现3次、"乾清宫"出现2次、"著名景点"出现1次，按照顺序输出提取的关键词。如果topK=5，则输出："午门 乾清宫 著名景点 太和殿 向阳"。

import sys
import time
sys.path.append("../../")
import jieba

jieba.enable_parallel()

url = sys.argv[1]
content = open(url,"rb").read()
t1 = time.time()
words = "/ ".join(jieba.cut(content))

t2 = time.time()
tm_cost = t2-t1

log_f = open("1.log","wb")
log_f.write(words.encode('utf-8'))

print('speed %s bytes/second' % (len(content)/tm_cost))
# 实验结果：在 4 核 3.4GHz Linux 机器上，对金庸全集进行精确分词，获得了 1MB/s 的速度，是单进程版的 3.3 倍。

# -*- coding: UTF-8 -*-
# from __future__ import unicode_literals
import sys, os

sys.path.append("../")
from whoosh.index import create_in, open_dir
from whoosh.fields import *
from whoosh.qparser import QueryParser

from jieba.analyse.analyzer import ChineseAnalyzer

# 导入中文分词工具
analyzer = ChineseAnalyzer()

# 创建搜索引擎
schema = Schema(title=TEXT(stored=True), path=ID(stored=True), content=TEXT(stored=True, analyzer=analyzer))
if not os.path.exists("tmp"):
    os.mkdir("tmp")

ix = create_in("tmp", schema=schema, indexname='indexname') #temp 为索引创建的地址，indexname为索引名称  
# ix = open_dir("tmp") # for read only
writer = ix.writer()

# 添加内容，类似于引擎搜索的库
writer.add_document(
    title="document1",
    path="/a",
    content="This is the first document we’ve added!"
)

writer.add_document(
    title="document2",
    path="/b",
    content="The second one 你 中文测试中文 is even more interesting! 吃水果"
)

writer.add_document(
    title="document3",
    path="/c",
    content="买水果然后来世博园。"
)

writer.add_document(
    title="document4",
    path="/c",
    content="工信处女干事每月经过下属科室都要亲口交代24口交换机等技术性器件的安装工作"
)

writer.add_document(
    title="document4",
    path="/c",
    content="咱俩交换一下吧。"
)

writer.commit()

################ 以上为建立索引的过程 ##############
searcher = ix.searcher()
parser = QueryParser("content", schema=ix.schema)

for keyword in ("水果世博园", "你", "first", "中文", "交换机", "交换"):
    print("result of ", keyword)
    q = parser.parse(keyword) # 搜索的关键字
    results = searcher.search(q)
    for hit in results:
        print(hit.highlights("content"))
    print("=" * 10)

for t in analyzer("我的好朋友是李明;我爱北京天安门;IBM和Microsoft; I have a dream. this is intetesting and interested me a lot"):
    print(t.text)