1 前言

jieba 是一个非常流行的中文分词库，具有高效、准确分词的效果。

它支持3种分词模式：

• 精确模式
• 全模式
• 搜索引擎模式

jieba==0.42.1

测试环境：python3.10.9

2 三种模式

2.1 精确模式

适应场景：文本分析。

功能：可以将句子精确的分开。

import jiebatext = "有勇气的牛排是一个编程领域博主的名字"
segments = jieba.lcut(text)print("精确模式分词结果：", segments)
# ['有', '勇气', '的', '牛排', '是', '一个', '编程', '领域', '博主', '的', '名字']

2.2 全模式

适应场景：提取词语。

功能：可以将句子中的成词的词语扫描出来，速度非常快，但不能解决歧义问题。

import jiebatext = "有勇气的牛排是一个编程领域博主的名字"segments = jieba.lcut(text, cut_all=True)
print("全模式分词结果：", segments)
# ['有', '勇气', '的', '牛排', '是', '一个', '编程', '领域', '博', '主', '的', '名字']

2.3 搜索引擎模式

适应场景：搜索分词。

功能：在精确模式的基础上，对长分词进行切分，提高召回率。

import jiebatext = "有勇气的牛排是一个编程领域博主的名字"segments = jieba.lcut_for_search(text)
print("搜索引擎模式分词结果：", segments)

3 自定义词典

jieba允许用户自定义词典，以提高分词的准确性。

比如专业术语、名字、网络新流行词汇、方言、以及其他不常见短语名字等。

3.1 添加单个词语

import jiebatext = "有勇气的牛排是一个编程领域博主的名字"jieba.add_word("有勇气的牛排")
segments = jieba.lcut_for_search(text)
print("搜索引擎模式分词结果：", segments)
# ['勇气', '牛排', '有勇气的牛排', '是', '一个', '编程', '领域', '博主', '的', '名字']

3.2 添加词典文件

cs_dict.txt

有勇气的牛排
编程领域

main.py

import jiebatext = "有勇气的牛排是一个编程领域博主的名字"jieba.load_userdict("cs_dict.txt")segments = jieba.lcut(text)
print("自定义词典文件分词结果：", segments)
# ['有勇气的牛排', '是', '一个', '编程领域', '博主', '的', '名字']

4 词性标注

jieba 的词性标注（POS tagging）功能使用了标注词性（Part-of-Speech tags）来表示每个词的词性。

4.1 词性对照表

原文地址：https://www.couragesteak.com/article/454

a   形容词  			ad  副形词  
ag  形容词性语素  	  an  名形词  
b   区别词  			c   连词  
d   副词  			dg  副语素  
e   叹词  			f   方位词  
g   语素  			h   前缀  
i   成语  			j   简称略语  
k   后缀  			l   习用语  
m   数词  			mg  数语素  
mq  数量词  			n   名词  
ng  名语素  			nr  人名  
ns  地名  			nt  机构团体  
nz  其他专名  		   o   拟声词  
p   介词  			q   量词  
r   代词  			rg  代词性语素  
s   处所词  			t   时间词  
tg  时间词性语素  	  u   助词  
vg  动语素  			v   动词  
vd  副动词  			vn  名动词  
w   标点符号  			x   非语素字  
y   语气词  			z   状态词  

4.2 测试案例

import jieba.posseg as psegtext = "有勇气的牛排是一个编程领域博主的名字"words = pseg.cut(text)
for word, flag in words:print(f"{word} - {flag}")

5 关键词提取

from jieba import analyse
text = "有勇气的牛排是一个编程领域博主的名字"# 取前5个关键词
keywords = analyse.extract_tags(text, topK=5)
print("关键词提取结果：", keywords)

6 词频统计

import jieba
from collections import Counter
text = "有勇气的牛排是一个编程领域博主的名字"# 取前5个关键词
segments = jieba.lcut(text)
word_counts = Counter(segments)
print("词频统计结果：", word_counts)