jieba ======== "结巴"中文分词:做最好的Python中文分词组件 Feature ======== * 支持两种分词模式: * 1)默认模式,试图将句子最精确地切开,适合文本分析; * 2)全模式,把句子中所有的可以成词的词语都扫描出来,适合搜索引擎。 Usage ======== * 全自动安装:easy_install jieba 或者 pip install jieba * 半自动安装:先下载http://pypi.python.org/pypi/jieba/ ,解压后运行python setup.py install * 手动安装:将jieba目录放置于当前目录或者site-packages目录 * 通过import jieba 来引用 (第一次import时需要构建Trie树,需要几秒时间) Algorithm ======== * 基于Trie树结构实现高效的词图扫描,生成句子中汉字构成的有向无环图(DAG) * 采用了记忆化搜索实现最大概率路径的计算, 找出基于词频的最大切分组合 * 对于未登录词,采用了基于汉字位置概率的模型,使用了Viterbi算法 Interface ======== * 组件只提供jieba.cut 方法用于分词 * cut方法接受两个输入参数: 1) 第一个参数为需要分词的字符串 2)cut_all参数用来控制分词模式 * 待分词的字符串可以是gbk字符串、utf-8字符串或者unicode * jieba.cut返回的结构是一个可迭代的generator,可以使用for循环来获得分词后得到的每一个词语(unicode),也可以用list(jieba.cut(...))转化为list 代码示例( Tutorial ) #encoding=utf-8 import jieba seg_list = jieba.cut("我来到北京清华大学",cut_all=True) print "Full Mode:", "/ ".join(seg_list) #全模式 seg_list = jieba.cut("我来到北京清华大学",cut_all=False) print "Default Mode:", "/ ".join(seg_list) #默认模式 seg_list = jieba.cut("他来到了网易杭研大厦") print ", ".join(seg_list) Output: Full Mode: 我/ 来/ 来到/ 到/ 北/ 北京/ 京/ 清/ 清华/ 清华大学/ 华/ 华大/ 大/ 大学/ 学 Default Mode: 我/ 来到/ 北京/ 清华大学 他, 来到, 了, 网易, 杭研, 大厦 (此处,“杭研”并没有在词典中,但是也被Viterbi算法识别出来了) Performance ========= * 1.5 MB / Second in Full Mode * 350 KB / Second in Default Mode * Test Env: Intel(R) Core(TM) i7-2600 CPU @ 3.4GHz;《围城》.txt 在线演示 ========= http://209.222.69.242:9000/