jieba分词器（应用及字典的补充）及文档高频词提取实战

Question

如题所述

Answer 1

jieba分词器是Python中强大的中文分词工具，本文将详细介绍其应用与字典补充方法，以及文档高频词提取实战。

jieba分词器提供了三种常用的分词模式：精确模式、全模式和搜索引擎模式。精确模式适用于文本分析，将句子按照最精确的方法进行切分；全模式将句子中所有可以成词的词语都扫描出来，速度快但可能产生歧义；搜索引擎模式在精确模式基础上，对长句子再次切分，提高召回率，适用于搜索引擎分词。

jieba支持对繁体字进行分词。在实际使用中，可以通过jieba.cut和jieba.cut_for_search函数进行中文分词，利用for循环获取分词结果。

在使用中，补充jieba分词器字典有两种方式：静态补充和动态补充。静态补充允许自定义词典，包含jieba词典中未包含的词语，以提高分词准确率；动态补充则利用jieba内置函数。静态补充添加格式为“词语 词频 词性”，属性间用空格分隔。

下面以add_words.txt文件为例，展示静态补充应用，加载全分词模式进行验证。结果证实，新添加的词语成功出现在全分词结果中。

高频词提取是NLP领域中的重要环节，用于识别文档中出现频率高的词语，反映文档关键词。在提取过程中，首先需要去除停用词（如“的”、“了”等无意义词语）。接着，对文章进行分词，去除停用词和标点符号，统计每个词在文章中的出现次数。

以下代码示例展示了如何进行高频词提取：首先，选取某篇文章作为样本；其次，进行分词处理，移除停用词；最后，计算每个词语在文章中的出现频率，以确定高频词。

本文以一篇关于头颈部肿瘤治疗的文章为例，通过分词与高频词提取，揭示了关键信息。经过处理，结果列出了词频最高的十个词语，为深入理解文章提供了基础。

jieba分词器在文本分析、信息检索等领域具有广泛的应用，本文通过实例展示了其功能与优势。在后续内容中，我们将继续探讨jieba在NLP其他领域的应用。