Python機(jī)器學(xué)習(xí)NLP自然語(yǔ)言處理基本操作精確分詞

更新時(shí)間：2021年09月21日 13:22:21 作者：我是小白呀

本文是Python機(jī)器學(xué)習(xí)NLP自然語(yǔ)言處理系列文章，帶大家開啟一段學(xué)習(xí)自然語(yǔ)言處理 (NLP) 的旅程. 本文主要學(xué)習(xí)NLP自然語(yǔ)言處理基本操作之如何精確分詞

概述

從今天開始我們將開啟一段自然語(yǔ)言處理 (NLP) 的旅程. 自然語(yǔ)言處理可以讓來(lái)處理, 理解, 以及運(yùn)用人類的語(yǔ)言, 實(shí)現(xiàn)機(jī)器語(yǔ)言和人類語(yǔ)言之間的溝通橋梁.

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分詞器 jieba

jieba 算法基于前綴詞典實(shí)現(xiàn)高效的詞圖掃描, 生成句子中漢字所有可能成詞的情況所構(gòu)成的有向無(wú)環(huán)圖. 通過(guò)動(dòng)態(tài)規(guī)劃查找最大概率路徑, 找出基于詞頻的最大切分組合. 對(duì)于未登錄詞采用了基于漢字成詞能力的 HMM 模型, 使用 Viterbi 算法.

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安裝

pip install jieba

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查看是否安裝成功:

import jieba
print(jieba.__version__)

輸出結(jié)果:

0.42.1

精確分詞

精確分詞: 精確模式試圖將句子最精確地切開, 精確分詞也是默認(rèn)分詞.

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格式:

jieba.cut(content, cut_all=False)

參數(shù):

content: 需要分詞的內(nèi)容
cut_all: 如果為 True 則為全模式, False 為精確模式

例子:

import jieba
# 定義文本
content = "自然語(yǔ)言處理是人工智能和語(yǔ)言學(xué)領(lǐng)域的分支學(xué)科。此領(lǐng)域探討如何處理及運(yùn)用自然語(yǔ)言；自然語(yǔ)言處理包括多方面和步驟，基本有認(rèn)知、理解、生成等部分。"
# 精確分詞
seg = jieba.cut(content, cut_all=False)
# 調(diào)試輸出
print([word for word in seg])

輸出結(jié)果:

Building prefix dict from the default dictionary ...
Loading model from cache C:\Users\Windows\AppData\Local\Temp\jieba.cache
Loading model cost 0.984 seconds.
Prefix dict has been built successfully.
['自然語(yǔ)言', '處理', '是', '人工智能', '和', '語(yǔ)言學(xué)', '領(lǐng)域', '的', '分支', '學(xué)科', '。', '此', '領(lǐng)域', '探討', '如何', '處理', '及', '運(yùn)用', '自然語(yǔ)言', '；', '自然語(yǔ)言', '處理', '包括', '多方面', '和', '步驟', '，', '基本', '有', '認(rèn)知', '、', '理解', '、', '生成', '等', '部分', '。']

全模式

全模式分詞: 全模式會(huì)把句子中所有可能是詞語(yǔ)的都掃出來(lái). 速度非常快, 但不能解決歧義問(wèn)題.

例子:

C:\Users\Windows\Anaconda3\pythonw.exe "C:/Users/Windows/Desktop/project/NLP 基礎(chǔ)/結(jié)巴.py"
Building prefix dict from the default dictionary ...
Loading model from cache C:\Users\Windows\AppData\Local\Temp\jieba.cache
['自然', '自然語(yǔ)言', '語(yǔ)言', '處理', '是', '人工', '人工智能', '智能', '和', '語(yǔ)言', '語(yǔ)言學(xué)', '領(lǐng)域', '的', '分支', '學(xué)科', '。', '此', '領(lǐng)域', '探討', '如何', '何處', '處理', '及', '運(yùn)用', '自然', '自然語(yǔ)言', '語(yǔ)言', '；', '自然', '自然語(yǔ)言', '語(yǔ)言', '處理', '包括', '多方', '多方面', '方面', '和', '步驟', '，', '基本', '有', '認(rèn)知', '、', '理解', '、', '生成', '等', '部分', '。']
Loading model cost 0.999 seconds.
Prefix dict has been built successfully.

輸出結(jié)果:

Building prefix dict from the default dictionary ...
Loading model from cache C:\Users\Windows\AppData\Local\Temp\jieba.cache
['自然', '自然語(yǔ)言', '語(yǔ)言', '處理', '是', '人工', '人工智能', '智能', '和', '語(yǔ)言', '語(yǔ)言學(xué)', '領(lǐng)域', '的', '分支', '學(xué)科', '。', '此', '領(lǐng)域', '探討', '如何', '何處', '處理', '及', '運(yùn)用', '自然', '自然語(yǔ)言', '語(yǔ)言', '；', '自然', '自然語(yǔ)言', '語(yǔ)言', '處理', '包括', '多方', '多方面', '方面', '和', '步驟', '，', '基本', '有', '認(rèn)知', '、', '理解', '、', '生成', '等', '部分', '。']
Loading model cost 0.999 seconds.
Prefix dict has been built successfully.

搜索引擎模式

搜索引擎模式: 在精確模式的基礎(chǔ)上, 對(duì)長(zhǎng)詞再次切分. 提高召回率, 適合用于搜索引擎分詞.

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例子:

import jieba
# 定義文本
content = "自然語(yǔ)言處理是人工智能和語(yǔ)言學(xué)領(lǐng)域的分支學(xué)科。此領(lǐng)域探討如何處理及運(yùn)用自然語(yǔ)言；自然語(yǔ)言處理包括多方面和步驟，基本有認(rèn)知、理解、生成等部分。"
# 搜索引擎模式
seg = jieba.cut_for_search(content)
# 調(diào)試輸出
print([word for word in seg])

輸出結(jié)果:

Building prefix dict from the default dictionary ...
Loading model from cache C:\Users\Windows\AppData\Local\Temp\jieba.cache
[('自然語(yǔ)言', 'l'), ('處理', 'v'), ('是', 'v'), ('人工智能', 'n'), ('和', 'c'), ('語(yǔ)言學(xué)', 'n'), ('領(lǐng)域', 'n'), ('的', 'uj'), ('分支', 'n'), ('學(xué)科', 'n'), ('。', 'x'), ('此', 'zg'), ('領(lǐng)域', 'n'), ('探討', 'v'), ('如何', 'r'), ('處理', 'v'), ('及', 'c'), ('運(yùn)用', 'vn'), ('自然語(yǔ)言', 'l'), ('；', 'x'), ('自然語(yǔ)言', 'l'), ('處理', 'v'), ('包括', 'v'), ('多方面', 'm'), ('和', 'c'), ('步驟', 'n'), ('，', 'x'), ('基本', 'n'), ('有', 'v'), ('認(rèn)知', 'v'), ('、', 'x'), ('理解', 'v'), ('、', 'x'), ('生成', 'v'), ('等', 'u'), ('部分', 'n'), ('。', 'x')]
Loading model cost 1.500 seconds.
Prefix dict has been built successfully.

獲取詞性

通過(guò) jieba.posseg 模式實(shí)現(xiàn)詞性標(biāo)注.

import jieba.posseg as psg
# 定義文本
content = "自然語(yǔ)言處理是人工智能和語(yǔ)言學(xué)領(lǐng)域的分支學(xué)科。此領(lǐng)域探討如何處理及運(yùn)用自然語(yǔ)言；自然語(yǔ)言處理包括多方面和步驟，基本有認(rèn)知、理解、生成等部分。"
# 分詞
seg = psg.lcut(content)
# 獲取詞性
part_of_speech = [(x.word, x.flag) for x in seg]
# 調(diào)試輸出
print(part_of_speech)

輸出結(jié)果:

Building prefix dict from the default dictionary ...
Loading model from cache C:\Users\Windows\AppData\Local\Temp\jieba.cache
[('自然語(yǔ)言', 'l'), ('處理', 'v'), ('是', 'v'), ('人工智能', 'n'), ('和', 'c'), ('語(yǔ)言學(xué)', 'n'), ('領(lǐng)域', 'n'), ('的', 'uj'), ('分支', 'n'), ('學(xué)科', 'n'), ('。', 'x'), ('此', 'zg'), ('領(lǐng)域', 'n'), ('探討', 'v'), ('如何', 'r'), ('處理', 'v'), ('及', 'c'), ('運(yùn)用', 'vn'), ('自然語(yǔ)言', 'l'), ('；', 'x'), ('自然語(yǔ)言', 'l'), ('處理', 'v'), ('包括', 'v'), ('多方面', 'm'), ('和', 'c'), ('步驟', 'n'), ('，', 'x'), ('基本', 'n'), ('有', 'v'), ('認(rèn)知', 'v'), ('、', 'x'), ('理解', 'v'), ('、', 'x'), ('生成', 'v'), ('等', 'u'), ('部分', 'n'), ('。', 'x')]
Loading model cost 1.500 seconds.
Prefix dict has been built successfully.

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