Python 中 jieba 库的全面解析与实战应用

二向箔reverse

于 2025-07-13 12:16:38 发布

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文章标签： python 开发语言

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在自然语言处理（NLP）的世界里，中文分词是一项基础且关键的任务。由于中文句子中没有像英文那样的空格分隔词，所以将连续的汉字序列切分成有意义的词语，就成了后续文本分析、情感识别、机器翻译等工作的前提。而在 Python 众多的中文分词工具中，jieba 库以其高效、灵活和强大的功能脱颖而出，成为了开发者们的首选。今天，我们就来深入探索 jieba 库的奥秘，看看它是如何为我们的中文处理工作助力的。

jieba 库简介

jieba 库，又被称为 “结巴” 分词，是由国内开发者开发的一款优秀的中文分词工具。它支持三种分词模式，能够满足不同场景下的需求，而且还提供了自定义词典、关键词提取等实用功能，极大地提升了中文分词的准确性和灵活性。无论是处理日常的文本数据，还是进行复杂的 NLP 项目开发，jieba 库都能发挥重要作用。

jieba 库的安装

在使用 jieba 库之前，我们需要先进行安装。幸运的是，jieba 库可以通过 Python 的包管理工具 pip 轻松安装，只需在命令行中输入以下命令：

pip install jieba

等待安装完成后，我们就可以在 Python 环境中导入 jieba 库，开始我们的分词之旅了。导入方法非常简单，只需一行代码：

import jieba

jieba 库的核心功能

三种分词模式

jieba 库支持三种基本的分词模式，分别是精确模式、全模式和搜索引擎模式，下面我们逐一进行介绍。

精确模式是最常用的一种模式，它会将句子最精确地切开，适合文本分析。例如，对于句子 “我喜欢用 Python 编程”，使用精确模式分词的结果是：


seg_list = jieba.cut("我喜欢用Python编程", cut_all=False)

print("精确模式：" + "/ ".join(seg_list))

# 输出：精确模式：我/ 喜欢/ 用/ Python/ 编程

全模式则会把句子中所有可以成词的词语都扫描出来，速度非常快，但可能会产生一些冗余的结果。同样以 “我喜欢用 Python 编程” 为例：

seg_list = jieba.cut("我喜欢用Python编程", cut_all=True)

print("全模式：" + "/ ".join(seg_list))

# 输出：全模式：我/ 喜欢/ 用/ Python/ 编程

不过在一些复杂的句子中，全模式的差异会更明显。比如 “他来到了网易杭研大厦”，全模式可能会分出更多的词。

搜索引擎模式是在精确模式的基础上，对长词再次切分，适合用于搜索引擎构建倒排索引的分词，能够提高搜索引擎对文本的检索效率。例如：

seg_list = jieba.cut_for_search("小明硕士毕业于中国科学院计算所，后在日本京都大学深造")

print("搜索引擎模式：" + "/ ".join(seg_list))

# 输出：搜索引擎模式：小明/ 硕士/ 毕业/ 于/ 中国/ 科学/ 学院/ 科学院/ 中国科学院/ 计算/ 计算所/ ，/ 后/ 在/ 日本/ 京都/ 大学/ 京都大学/ 深造

添加自定义词典

在实际的分词过程中，我们可能会遇到一些专业术语、人名、地名等未被 jieba 库默认词典收录的词语，这时候就需要使用自定义词典来提高分词的准确性。

首先，我们可以创建一个自定义词典文件，比如custom_dict.txt，文件中的每一行格式为：词语词频词性，其中词频和词性可以省略。例如：

云计算 5

人工智能 3

张三 2 nr

然后，通过jieba.load_userdict()方法加载自定义词典：

jieba.load_userdict("custom_dict.txt")

加载完成后，jieba 库在分词时就会优先使用自定义词典中的词语。

另外，如果只是偶尔需要添加个别词语，我们还可以使用jieba.add_word()方法直接添加词语，使用jieba.del_word()方法删除已有的词语。

关键词提取

除了分词功能，jieba 库还提供了关键词提取的功能，它基于 TF - IDF 算法（词频 - 逆文档频率）来计算词语的重要性，从而提取出文本中的关键词。

使用jieba.analyse.extract_tags()方法可以提取关键词，其基本语法为：

jieba.analyse.extract_tags(sentence, topK=20, withWeight=False, allowPOS=())

其中，sentence是要处理的文本；topK表示返回关键词的数量，默认是 20；withWeight如果为 True，则会同时返回关键词的权重；allowPOS用于指定返回关键词的词性。

例如，对一段关于 Python 的文本提取关键词：

jieba 库的实战案例

下面我们通过一个简单的实战案例，来看看 jieba 库在实际项目中的应用。假设我们有一份中文文本数据，我们需要对其进行分词，并统计每个词语出现的频率。

首先，我们准备一段文本：

import jieba.analyse

text = "Python是一种高级编程语言，它具有简洁、易读、可扩展等特点，被广泛应用于Web开发、数据分析、人工智能等领域。"

keywords = jieba.analyse.extract_tags(text, topK=5)

print("关键词：", keywords)

# 输出：关键词：['Python', '编程语言', '简洁', '易读', '可扩展']

text = "自然语言处理是人工智能的一个重要分支，它研究能实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法。自然语言处理是一门融语言学、计算机科学、数学于一体的科学。"

然后，使用 jieba 库进行分词：

seg_list = jieba.cut(text)

words = [word for word in seg_list if word.strip() != ""] # 去除空格等无效字符

接下来，统计词语频率：

from collections import Counter

word_counts = Counter(words)

top_words = word_counts.most_common(5) # 获取出现频率最高的5个词语

print("词语频率统计：")

for word, count in top_words:

print(f"{word}: {count}次")

运行结果如下：

词语频率统计：

自然语言处理：2次

是：2次

的：2次

人工智能：1次

一个：1次

通过这个案例，我们可以看到 jieba 库能够快速准确地完成分词工作，为后续的文本分析提供了便利。