首页 » 编程 » python » 基于jieba分词的TF-IDF和TextRank提取关键字

中文分词

对于NLP(自然语言处理)来说,分词是一步重要的工作,市面上也有各种分词库,11款开放中文分词系统比较。

1.基于词典:基于字典、词库匹配的分词方法;(字符串匹配、机械分词法)
2.基于统计:基于词频度统计的分词方法;
3.基于规则:基于知识理解的分词方法。

第一类方法应用词典匹配、汉语词法或其它汉语语言知识进行分词,如:最大匹配法、最小分词方法等。这类方法简单、分词效率较高,但汉语语言现象复杂丰富,词典的完备性、规则的一致性等问题使其难以适应开放的大规模文本的分词处理。

第二类基于统计的分词方法则基于字和词的统计信息,如把相邻字间的信息、词频及相应的共现信息等应用于分词,由于这些信息是通过调查真实语料而取得的,因而基于统计的分词方法具有较好的实用性。

jieba分词,完全开源,有集成的python库,简单易用。
jieba分词是基于前缀词典实现高效的词图扫描,生成句子中汉字所有可能成词情况所构成的有向无环图 (DAG),动态规划查找最大概率路径, 找出基于词频的最大切分组合

安装jieba

在安装有python3 和 pip 的机子上,安装jieba库很简单,使用pip即可:

pip install jieba
pip install jieba -i https://pypi.doubanio.com/simple

jieba分词特性
支持三种分词模式:

精确模式,试图将句子最精确地切开,适合文本分析;
全模式,把句子中所有的可以成词的词语都扫描出来, 速度非常快,但是不能解决歧义;
搜索引擎模式,在精确模式的基础上,对长词再次切分,提高召回率,适合用于搜索引擎分词。
支持繁体分词

支持自定义词典
MIT 授权协议
主要功能
分词
jieba.cut : 方法接受三个输入参数: 需要分词的字符串;cut_all 参数用来控制是否采用全模式;HMM 参数用来控制是否使用 HMM 模型
jieba.cut_for_search : 方法接受两个参数:需要分词的字符串;是否使用 HMM 模型。该方法适合用于搜索引擎构建倒排索引的分词,粒度比较细
待分词的字符串可以是 unicode 或 UTF-8 字符串、GBK 字符串。注意:不建议直接输入 GBK 字符串,可能无法预料地错误解码成 UTF-8
jieba.cut 以及 jieba.cut_for_search 返回的结构都是一个可迭代的 generator,可以使用 for 循环来获得分词后得到的每一个词语(unicode),或者用jieba.lcut 以及jieba.lcut_for_search 直接返回 list
jieba.Tokenizer(dictionary=DEFAULT_DICT) : 新建自定义分词器,可用于同时使用不同词典。jieba.dt 为默认分词器,所有全局分词相关函数都是该分词器的映射。

官方例程

# encoding=utf-8
import jieba

seg_list = jieba.cut("我来到北京清华大学", cut_all=True)
print("Full Mode: " + "/ ".join(seg_list))  # 全模式

seg_list = jieba.cut("我来到北京清华大学", cut_all=False)
print("Default Mode: " + "/ ".join(seg_list))  # 精确模式

seg_list = jieba.cut("他来到了网易杭研大厦")  # 默认是精确模式
print(", ".join(seg_list))

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")  # 搜索引擎模式
print(", ".join(seg_list))

【全模式】: 我/ 来到/ 北京/ 清华/ 清华大学/ 华大/ 大学
【精确模式】: 我/ 来到/ 北京/ 清华大学
【新词识别】:他,来到, 了, 网易, 杭研, 大厦 (此处,“杭研”并没有在词典中,但是也被Viterbi算法识别出来了)
【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, 日本京都大学,深造

关键词提取

基于 TF-IDF(term frequency–inverse document frequency) 算法的关键词抽取

import jieba.analyse

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

sentence :为待提取的文本
topK: 为返回几个 TF/IDF 权重最大的关键词,默认值为 20
withWeight :为是否一并返回关键词权重值,默认值为 False
allowPOS : 仅包括指定词性的词,默认值为空,即不筛选

基于TF-IDF算法的关键词抽取

import jieba
import jieba.analyse

sentence = '全国港澳研究会会长徐泽在会上发言指出,学习系列重要讲话要深刻领会 主席关于香港回归后的宪制基础和宪制秩序的论述,这是过去20年特别是中共十八大以来"一国两制"在香港实践取得成功的根本经验。首先,要在夯实 香港的宪制基础、巩固香港的宪制秩序上着力。只有牢牢确立起"一国两制"的宪制秩序,才能保证"一国两制"实践不走样 、不变形。其次,要在完善基本法实施的制度和机制上用功。中央直接行使的权力和特区高度自治权的结合是特区宪制秩 序不可或缺的两个方面,同时必须切实建立以行政长官为核心的行政主导体制。第三,要切实加强香港社会特别是针对公 职人员和青少年的宪法、基本法宣传,牢固树立"一国"意识,坚守"一国"原则。第四,要努力在全社会形成聚焦发展、抵 制泛政治化的氛围和势能,全面准确理解和落实基本法有关经济事务的规定,使香港继续在国家发展中发挥独特作用并由 此让最广大民众获得更实在的利益。'

keywords = jieba.analyse.extract_tags(sentence, topK=20, withWeight=True, allowPOS=('n','nr','ns'))
# print(type(keywords))
# <class 'list'>
for item in keywords:
    print(item[0],item[1])

基于 TextRank 算法的关键词抽取
jieba.analyse.textrank(sentence, topK=20, withWeight=False, allowPOS=(‘ns’, ‘n’, ‘vn’, ‘v’)) 直接使用,接口相同,注意默认过滤词性。
jieba.analyse.TextRank() 新建自定义 TextRank 实例
基本思想:
将待抽取关键词的文本进行分词
以固定窗口大小(默认为5,通过span属性调整),词之间的共现关系,构建图
计算图中节点的PageRank,注意是无向带权图

基于TextRank算法的关键词抽取

keywords = jieba.analyse.extract_tags(sentence, topK=20, withWeight=True, allowPOS=('n','nr','ns'))
# type(keywords)
# <class 'list'>

for item in keywords:
    print(item[0],item[1])

词性标注

jieba.posseg.POSTokenizer(tokenizer=None) 新建自定义分词器,
tokenizer 参数可指定内部使用的 jieba.Tokenizer 分词器。jieba.posseg.dt 为默认词性标注分词器。
标注句子分词后每个词的词性,采用和 ictclas 兼容的标记法。

官方例程

import jieba.posseg as pseg

words = pseg.cut("我爱北京天安门")
# words类别为:generator

for word, flag in words:
    print('%s %s' % (word, flag))

运行结果:

我 r
爱 v
北京 ns
天安门 ns

词性对照表

名词 (1个一类,7个二类,5个三类)

名词分为以下子类:
n 名词
nr 人名
nr1 汉语姓氏
nr2 汉语名字
nrj 日语人名
nrf 音译人名
ns 地名
nsf 音译地名
nt 机构团体名
nz 其它专名
nl 名词性惯用语
ng 名词性语素

时间词(1个一类,1个二类)

t 时间词
tg 时间词性语素

处所词(1个一类)

s 处所词

方位词(1个一类)

f 方位词

动词(1个一类,9个二类)

v 动词
vd 副动词
vn 名动词
vshi 动词“是” vyou 动词“有”
vf 趋向动词
vx 形式动词
vi 不及物动词(内动词)
vl 动词性惯用语
vg 动词性语素

形容词(1个一类,4个二类)

a 形容词
ad 副形词
an 名形词
ag 形容词性语素
al 形容词性惯用语

区别词(1个一类,2个二类)

b 区别词
bl 区别词性惯用语

状态词(1个一类)

z 状态词
代词(1个一类,4个二类,6个三类)
r 代词
rr 人称代词
rz 指示代词
rzt 时间指示代词
rzs 处所指示代词
rzv 谓词性指示代词
ry 疑问代词
ryt 时间疑问代词
rys 处所疑问代词
ryv 谓词性疑问代词
rg 代词性语素

数词(1个一类,1个二类)

m 数词
mq 数量词

量词(1个一类,2个二类)

q 量词
qv 动量词
qt 时量词

副词(1个一类)

d 副词
介词(1个一类,2个二类)
p 介词
pba 介词“把”
pbei 介词“被”

连词(1个一类,1个二类)

c 连词
cc 并列连词

助词(1个一类,15个二类)

u 助词
uzhe 着
ule 了 喽
uguo 过
ude1 的 底
ude2 地
ude3 得
usuo 所
udeng 等 等等 云云
uyy 一样 一般 似的 般
udh 的话
uls 来讲 来说 而言 说来
uzhi 之
ulian 连 (“连小学生都会”)

叹词(1个一类)

e 叹词
语气词(1个一类)
y 语气词(delete yg)

拟声词(1个一类)

o 拟声词

前缀(1个一类)

h 前缀

后缀(1个一类)

k 后缀

字符串(1个一类,2个二类)

x 字符串
xx 非语素字
xu 网址URL

标点符号(1个一类,16个二类)

w 标点符号
wkz 左括号,全角:( 〔 [ { 《 【 〖 〈 半角:( [ { <
wky 右括号,全角:) 〕 ] } 》 】 〗 〉 半角:) ] { >
wyz 左引号,全角:“ ‘ 『
wyy 右引号,全角:” ’ 』 wj 句号,全角:。 ww 问号,全角:? 半角:?
wt 叹号,全角:! 半角:!
wd 逗号,全角:, 半角:,
wf 分号,全角:; 半角: ;
wn 顿号,全角:、
wm 冒号,全角:: 半角: :
ws 省略号,全角:…… …
wp 破折号,全角:—— -- ——- 半角:— —-
wb 百分号千分号,全角:% ‰ 半角:%
wh 单位符号,全角:¥ $ £ ° ℃ 半角:$

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