讲解中文分词技术，及常见中文分词库的使用示例

分词

Jieba

支持中文简体和繁体分词

精确模式分词

将句子的分词最准确的切开，适合文本分析

import jieba
content = '需要分割的字符串'
jieba.cut(content,cut_all = False) # 默认为False，返回一个生成器对象
jieba.lcut(content,cut_all = False) # 返回列表

全模式分词

将句子的分词按照所有的可能性切割

import jieba
content = '需要分割的字符串'
jieba.cut(content,cut_all = True) # 默认为False，返回一个生成器对象
jieba.lcut(content,cut_all = True) # 返回列表

搜索引擎模式分词

在精确分词的基础上，对长词在此切分，适用于搜索引擎分词

import jieba
content = '需要分割的字符串'
jieba.cut_for_search(content,cut_all = True) # 默认为False，返回一个生成器对象
jieba.lcut_for_search(content,cut_all = True) # 返回列表

用户自定义字典

设置用户自定义字典，提高准确率

词典格式（空格隔开）
词   词频（可省略） 词性（可省略） 
import jieba
jieba.load_userdict('./userdict.txt') # 装载用户自定义字典
content = '需要分割的字符串'
jieba.cut_for_search(content,cut_all = True) # 默认为False，返回一个生成器对象
jieba.lcut_for_search(content,cut_all = True) # 返回列表

hanlp

中英文NLP工具包，基于tensorflow2.0

#使用pip安装

pip install hanlp

中文分词

import hanlp

#加载CTB_CONVSEG预训练模型进行分词
tokenizer = hanlp.load('CTB6_CONVSEG')
tokenizer('需要分割的句子')

英文分词

tokenizer = hanlp.utils.rules.tokenize_english
tokenizer('A sentence that need to tokenize!')

命名实体识别

命名实体识别(Named Entity Recognition,NER),识别一段文本中的实体;

hanlp

中文

import hanlp
recognizer = hanlp.load(hanlp.pretrained.ner.MSRA_NER_BERT_BASE_ZH)
recognizer(list('需要命名实体识别的具体'))
# 
返回的是一个装有n个元祖的列表，每个元组代表一个命名实体

英文

import hanlp
recognizer = hanlp.load(hanlp.pretrained.ner.CONLL03_NER_BERT_BASE_UNCASED_EN)
# 注意输入是对句子进行分词后的结果，是列表的形式
recognizer(['this','is','a','sentence'])
# 返回结果是一个装有n个元祖的列表，每个元祖中的每一项代表一个命名实体

词性标注(POS)

词性标注（part-of-Speech tagging，简写POS）就是标注出一段文本中每个词汇的词性；

jieba

import jieba.posseg as pseg
pseg.lcut('我爱自然语言处理')
# 返回一个装有pair元祖的列表，每个pair元祖中分别是词汇，以及对应的词性

hanlp

# 中文
import hanlp
tagger = hanlp.load(hanlp.pretrained.pos.CTB5_POS_RNN_FASTTEXT_ZH)
# 输入分词的结果列表
tagger(list('我爱自然语言处理'))
# 结果以列表形式返回对应的词性
# 英文
import hanlp
tagger = hanlp.load(hanlo.pretrained.pos.PTB_POS_RNN_FASTTEXT_EN)
tagger(['i','love','natrual','language','processing'])
# 结果以列表形式返回对应的词性