jieba分词器(应用及字典的补充)及文档高频词提取实战

发布网友发布时间：2024-10-24 13:14

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热心网友时间：2024-11-14 14:14

jieba分词器是Python中优秀中文分词组件，本文深入解析其应用及字典补充，同时介绍文档高频词提取实战。

首先，jieba分词器提供三种分词模式：精确模式、全模式与搜索引擎模式。精确模式适合文本分析，全模式则快速扫描所有可成词的词语，但易产生歧义，搜索引擎模式在精确模式基础上进一步切分长句，提高召回率，适用于搜索引擎。

jieba支持繁体字分词，通过jieba.cut与jieba.cut_for_search实现中文分词，使用for循环获取分词结果。

在jieba中，可通过自定义文件导入静态补充字典或利用内置函数动态补充。静态补充需自定义词典，添加新词，格式为“词语词频（可省略）词性（可省略）”。动态补充则通过jieba提供的函数实现。

通过示例，假设文件add_words.txt为要补充的词典，加载词典后使用全分词模式验证结果。

高频词提取是文档关键词识别的关键，主要利用TF策略。停用词如“的”、“了”等无需统计。统计每个词在文章中出现次数即可。

以《头颈部肿瘤治疗》文章为例，首先进行分词并移除停用词。统计每个词的频次，筛选出频次最高的词语。

文章分词、去停用词后，使用TF策略提取高频词。示例代码如下，提取结果为词频最高的十个词语。

本文覆盖jieba分词器应用及字典补充，同时介绍了高频词提取的实战技巧。后续内容将深入探讨NLP领域其他应用。