结巴中文分词原理分析1

作者：白宁超，工学硕士，现工作于四川省计算机研究院，著有《自然语言处理理论与实战》一书，点击阅读原文可直达原文链接，作者公众号：机器学习和自然语言处理（公众号ID：datathinks）

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基于Python的中文分词

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  结巴中文分词

（1） 结巴中文分词的特点

1 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。

2 支持繁体分词

3 支持自定义词典

4 MIT 授权协议

在线演示：http://jiebademo.ap01.aws.af.cm/

网站代码：https://github.com/fxsjy/jiebademo

（2） 安装说明：代码对 Python 2/3 均兼容

• 全自动安装：easy_install jieba 或者 pip install jieba / pip3 install jieba

• 半自动安装：先下载 http://pypi.python.org/pypi/jieba/解压后运行 python setup.py install

• 手动安装：将 jieba 目录放置于当前目录或者 site-packages 目录

• 通过 import jieba 来引用

算法：

• 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)

• 采用了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

• 对于未登录词，采用了基于汉字成词能力的 HMM 模型，使用了 Viterbi 算法

（3） 主要分词功能

• 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)

• 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。

代码示例

# 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))

输出结果

【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

（4） 添加自定义词典

载入词典：

• 开发者可以指定自己自定义的词典，以便包含 jieba 词库里没有的词。虽然 jieba 有新词识别能力，但是自行添加新词可以保证更高的正确率

• 用法： jieba.load_userdict(file_name) # file_name 为文件类对象或自定义词典的路径

• 词典格式和 dict.txt 一样，一个词占一行；每一行分三部分：词语、词频（可省略）、词性（可省略），用空格隔开，顺序不可颠倒。file_name 若为路径或二进制方式打开的文件，则文件必须为 UTF-8 编码。

• 词频省略时使用自动计算的能保证分出该词的词频。

例如：

创新办 3 i

云计算 5

凱特琳 nz

台中

更改分词器（默认为 jieba.dt）的 tmp_dir 和 cache_file 属性，可分别指定缓存文件所在的文件夹及其文件名，用于受限的文件系统。

范例：

• 自定义词典：https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/userdict.txt

• 用法示例：https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/test_userdict.py

1. 之前： 李小福 / 是 / 创新 / 办 / 主任 / 也 / 是 / 云 / 计算 / 方面 / 的 / 专家 /

2. 加载自定义词库后：　李小福 / 是 / 创新办 / 主任 / 也 / 是 / 云计算 / 方面 / 的 / 专家 /

自定义词典：

云计算 5

李小福 2 nr

创新办 3 i

easy_install 3 eng

好用 300

韩玉赏鉴 3 nz

八一双鹿 3 nz

台中

凱特琳 nz

Edu Trust认证 2000

用法示例：

#encoding=utf-8
from __future__ import print_function, unicode_literals
import sys
sys.path.append("../")
import jieba
jieba.load_userdict("userdict.txt")
import jieba.posseg as pseg

jieba.add_word('石墨烯')
jieba.add_word('凱特琳')
jieba.del_word('自定义词')

test_sent = (
"李小福是创新办主任也是云计算方面的专家; 什么是八一双鹿\n"
"例如我输入一个带“韩玉赏鉴”的标题，在自定义词库中也增加了此词为N类\n"
"「台中」正確應該不會被切開。mac上可分出「石墨烯」；此時又可以分出來凱特琳了。"
)
words = jieba.cut(test_sent)
print('/'.join(words))

print("="*40)

result = pseg.cut(test_sent)

for w in result:
    print(w.word, "/", w.flag, ", ", end=' ')

print("\n" + "="*40)

terms = jieba.cut('easy_install is great')
print('/'.join(terms))
terms = jieba.cut('python 的正则表达式是好用的')
print('/'.join(terms))

print("="*40)
# test frequency tune
testlist = [
('今天天气不错', ('今天', '天气')),
('如果放到post中将出错。', ('中', '将')),
('我们中出了一个叛徒', ('中', '出')),
]

for sent, seg in testlist:
    print('/'.join(jieba.cut(sent, HMM=False)))
    word = ''.join(seg)
    print('%s Before: %s, After: %s' % (word, jieba.get_FREQ(word), jieba.suggest_freq(seg, True)))
    print('/'.join(jieba.cut(sent, HMM=False)))
    print("-"*40)　

调整词典：

• 使用 add_word(word, freq=None, tag=None) 和 del_word(word) 可在程序中动态修改词典。

• 使用 suggest_freq(segment, tune=True) 可调节单个词语的词频，使其能（或不能）被分出来。

• 注意：自动计算的词频在使用 HMM 新词发现功能时可能无效。

代码示例：

>>> print('/'.join(jieba.cut('如果放到post中将出错。', HMM=False)))
如果/放到/post/中将/出错/。
>>> jieba.suggest_freq(('中', '将'), True)
494
>>> print('/'.join(jieba.cut('如果放到post中将出错。', HMM=False)))
如果/放到/post/中/将/出错/。
>>> print('/'.join(jieba.cut('「台中」正确应该不会被切开', HMM=False)))
「/台/中/」/正确/应该/不会/被/切开
>>> jieba.suggest_freq('台中', True)
69
>>> print('/'.join(jieba.cut('「台中」正确应该不会被切开', HMM=False)))
「/台中/」/正确/应该/不会/被/切开

 "通过用户自定义词典来增强歧义纠错能力" --- https://github.com/fxsjy/jieba/issues/14

（5） 关键词提取

基于 TF-IDF 算法的关键词抽取：import jieba.analyse

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

1. sentence 为待提取的文本

2. topK 为返回几个 TF/IDF 权重最大的关键词，默认值为 20

3. withWeight 为是否一并返回关键词权重值，默认值为 False

4. allowPOS 仅包括指定词性的词，默认值为空，即不筛选

• jieba.analyse.TFIDF(idf_path=None) 新建 TFIDF 实例，idf_path 为 IDF 频率文件

代码示例 （关键词提取）

https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/extract_tags.py

import sys
sys.path.append('../')

import jieba
import jieba.analyse
from optparse import OptionParser

USAGE = "usage:    python extract_tags.py [file name] -k [top k]"

parser = OptionParser(USAGE)
parser.add_option("-k", dest="topK")
opt, args = parser.parse_args()


if len(args) < 1:
    print(USAGE)
    sys.exit(1)

file_name = args[0]

if opt.topK is None:
    topK = 10
else:
    topK = int(opt.topK)

content = open(file_name, 'rb').read()

tags = jieba.analyse.extract_tags(content, topK=topK)

print(",".join(tags))

关键词提取所使用逆向文件频率（IDF）文本语料库可以切换成自定义语料库的路径

• 用法： jieba.analyse.set_idf_path(file_name) # file_name为自定义语料库的路径

• 自定义语料库示例：https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/extra_dict/idf.txt.big

• 用法示例：https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/extract_tags_idfpath.py

import sys
sys.path.append('../')

import jieba
import jieba.analyse
from optparse import OptionParser

USAGE = "usage:    python extract_tags_idfpath.py [file name] -k [top k]"

parser = OptionParser(USAGE)
parser.add_option("-k", dest="topK")
opt, args = parser.parse_args()


if len(args) < 1:
    print(USAGE)
    sys.exit(1)

file_name = args[0]

if opt.topK is None:
    topK = 10
else:
    topK = int(opt.topK)

content = open(file_name, 'rb').read()

jieba.analyse.set_idf_path("../extra_dict/idf.txt.big");

tags = jieba.analyse.extract_tags(content, topK=topK)

print(",".join(tags))

关键词提取所使用停止词（Stop Words）文本语料库可以切换成自定义语料库的路径

• 用法： jieba.analyse.set_stop_words(file_name) # file_name为自定义语料库的路径

• 自定义语料库示例：https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/extra_dict/stop_words.txt

• 用法示例：https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/extract_tags_stop_words.py

import sys
sys.path.append('../')

import jieba
import jieba.analyse
from optparse import OptionParser

USAGE = "usage:    python extract_tags_stop_words.py [file name] -k [top k]"

parser = OptionParser(USAGE)
parser.add_option("-k", dest="topK")
opt, args = parser.parse_args()


if len(args) < 1:
    print(USAGE)
    sys.exit(1)

file_name = args[0]

if opt.topK is None:
    topK = 10
else:
    topK = int(opt.topK)

content = open(file_name, 'rb').read()

jieba.analyse.set_stop_words("../extra_dict/stop_words.txt")
jieba.analyse.set_idf_path("../extra_dict/idf.txt.big");

tags = jieba.analyse.extract_tags(content, topK=topK)

print(",".join(tags))

关键词一并返回关键词权重值示例

用法示例：https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/extract_tags_with_weight.py

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

算法论文： TextRank: Bringing Order into Texts

基本思想:

1. 将待抽取关键词的文本进行分词

2. 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

3. 计算图中节点的PageRank，注意是无向带权图

使用示例:见 test/demo.py

（6） 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。

用法示例

>>> import jieba.posseg as pseg
>>> words = pseg.cut("我爱北京天安门")
>>> for word, flag in words:
...    print('%s %s' % (word, flag))
...
我 r
爱 v
北京 ns
天安门 ns　

（7） 并行分词

原理

将目标文本按行分隔后，把各行文本分配到多个 Python 进程并行分词，然后归并结果，从而获得分词速度的可观提升。基于 python 自带的 multiprocessing 模块，目前暂不支持 Windows

用法

• jieba.enable_parallel(4) # 开启并行分词模式，参数为并行进程数

• jieba.disable_parallel() # 关闭并行分词模式

例子：https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/parallel/test_file.py

实验结果：在 4 核 3.4GHz Linux 机器上，对金庸全集进行精确分词，获得了 1MB/s 的速度，是单进程版的 3.3 倍。

注意：并行分词仅支持默认分词器 jieba.dt 和 jieba.posseg.dt。

（8） Tokenize：返回词语在原文的起止位置 

注意，输入参数只接受 unicode

默认模式

result = jieba.tokenize(u'永和服装饰品有限公司')
for tk in result:
    print("word %s\t\t start: %d \t\t end:%d" % (tk[0],tk[1],tk[2]))
word 永和      start: 0                end:2
word 服装      start: 2                end:4
word 饰品      start: 4                end:6
word 有限公司    start: 6               end:10　

搜索模式

result = jieba.tokenize(u'永和服装饰品有限公司', mode='search')
for tk in result:
    print("word %s\t\t start: %d \t\t end:%d" % (tk[0],tk[1],tk[2]))
word 永和      start: 0         end:2
word 服装      start: 2         end:4
word 饰品      start: 4         end:6
word 有限      start: 6         end:8
word 公司      start: 8         end:10
word 有限公司    start: 6           end:10

（9） ChineseAnalyzer for Whoosh 搜索引擎

引用： from jieba.analyse import ChineseAnalyzer

用法示例：https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/test_whoosh.py

# -*- coding: UTF-8 -*-
from __future__ import unicode_literals
import sys,os
sys.path.append("../")
from whoosh.index import create_in,open_dir
from whoosh.fields import *
from whoosh.qparser import QueryParser

from jieba.analyse import ChineseAnalyzer

analyzer = ChineseAnalyzer()

schema = Schema(title=TEXT(stored=True), path=ID(stored=True), content=TEXT(stored=True, analyzer=analyzer))
if not os.path.exists("tmp"):
    os.mkdir("tmp")

ix = create_in("tmp", schema) # for create new index
#ix = open_dir("tmp") # for read only
writer = ix.writer()

writer.add_document(
    title="document1",
    path="/a",
    content="This is the first document we’ve added!"
)

writer.add_document(
    title="document2",
    path="/b",
    content="The second one 你 中文测试中文 is even more interesting! 吃水果"
)

writer.add_document(
    title="document3",
    path="/c",
    content="买水果然后来世博园。"
)

writer.add_document(
    title="document4",
    path="/c",
    content="工信处女干事每月经过下属科室都要亲口交代24口交换机等技术性器件的安装工作"
)

writer.add_document(
    title="document4",
    path="/c",
    content="咱俩交换一下吧。"
)

writer.commit()
searcher = ix.searcher()
parser = QueryParser("content", schema=ix.schema)

for keyword in ("水果世博园","你","first","中文","交换机","交换"):
    print("result of ",keyword)
    q = parser.parse(keyword)
    results = searcher.search(q)
    for hit in results:
        print(hit.highlights("content"))
    print("="*10)

for t in analyzer("我的好朋友是李明;我爱北京天安门;IBM和Microsoft; I have a dream. this is intetesting and interested me a lot"):
    print(t.text)　　

（10） 命令行分词

使用示例：python -m jieba news.txt > cut_result.txt

命令行选项（翻译）

使用: python -m jieba [options] filename 结巴命令行界面。 固定参数: filename 输入文件 可选参数: -h, --help 显示此帮助信息并退出 -d [DELIM], --delimiter [DELIM] 使用 DELIM 分隔词语，而不是用默认的' / '。 若不指定 DELIM，则使用一个空格分隔。 -p [DELIM], --pos [DELIM] 启用词性标注；如果指定 DELIM，词语和词性之间 用它分隔，否则用 _ 分隔 -D DICT, --dict DICT 使用 DICT 代替默认词典 -u USER_DICT, --user-dict USER_DICT 使用 USER_DICT 作为附加词典，与默认词典或自定义词典配合使用 -a, --cut-all 全模式分词（不支持词性标注） -n, --no-hmm 不使用隐含马尔可夫模型 -q, --quiet 不输出载入信息到 STDERR -V, --version 显示版本信息并退出 如果没有指定文件名，则使用标准输入。

--help 选项输出

$> python -m jieba --help Jieba command line interface. positional arguments: filename input file optional arguments: -h, --help show this help message and exit -d [DELIM], --delimiter [DELIM] use DELIM instead of ' / ' for word delimiter; or a space if it is used without DELIM -p [DELIM], --pos [DELIM] enable POS tagging; if DELIM is specified, use DELIM instead of '_' for POS delimiter -D DICT, --dict DICT use DICT as dictionary -u USER_DICT, --user-dict USER_DICT use USER_DICT together with the default dictionary or DICT (if specified) -a, --cut-all full pattern cutting (ignored with POS tagging) -n, --no-hmm don't use the Hidden Markov Model -q, --quiet don't print loading messages to stderr -V, --version show program's version number and exit If no filename specified, use STDIN instead.

延迟加载机制

jieba 采用延迟加载，import jieba 和 jieba.Tokenizer() 不会立即触发词典的加载，一旦有必要才开始加载词典构建前缀字典。如果你想手工初始 jieba，也可以手动初始化。

import jieba jieba.initialize() # 手动初始化（可选）

在 0.28 之前的版本是不能指定主词典的路径的，有了延迟加载机制后，你可以改变主词典的路径:

jieba.set_dictionary('data/dict.txt.big')

例子： https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/test_change_dictpath.py

其他词典

• 占用内存较小的词典文件 https://github.com/fxsjy/jieba/raw/master/extra_dict/dict.txt.small

• 支持繁体分词更好的词典文件 https://github.com/fxsjy/jieba/raw/master/extra_dict/dict.txt.big

下载你所需要的词典，然后覆盖 jieba/dict.txt 即可；或者用 jieba.set_dictionary('data/dict.txt.big')

2

其他语言的结巴分词实现

(1)  结巴分词 Java 版本

作者：piaolingxue 地址：https://github.com/huaban/jieba-analysis

(2)  结巴分词 C++ 版本

作者：yanyiwu 地址：https://github.com/yanyiwu/cppjieba

(3)  结巴分词 Node.js 版本

作者：yanyiwu 地址：https://github.com/yanyiwu/nodejieba

(4)  结巴分词 Erlang 版本

作者：falood 地址：https://github.com/falood/exjieba

(5)  结巴分词 R 版本

作者：qinwf 地址：https://github.com/qinwf/jiebaR

(6)  结巴分词 iOS 版本

作者：yanyiwu 地址：https://github.com/yanyiwu/iosjieba

(7)  结巴分词 PHP 版本

作者：fukuball 地址：https://github.com/fukuball/jieba-php

(8)  结巴分词 .NET(C#) 版本

作者：anderscui 地址：https://github.com/anderscui/jieba.NET/

(9)  结巴分词 Go 版本

作者: wangbin 地址: https://github.com/wangbin/jiebago

作者: yanyiwu 地址: https://github.com/yanyiwu/gojieba

3

 系统集成

Solr: https://github.com/sing1ee/jieba-solr

分词速度

• 1.5 MB / Second in Full Mode

• 400 KB / Second in Default Mode

• 测试环境: Intel(R) Core(TM) i7-2600 CPU @ 3.4GHz；《围城》.txt

4

 常见问题

(1) 模型的数据是如何生成的？

详见： https://github.com/fxsjy/jieba/issues/7

(2) “台中”总是被切成“台 中”？（以及类似情况）

P(台中) ＜ P(台)×P(中)，“台中”词频不够导致其成词概率较低

解决方法：强制调高词频

jieba.add_word('台中') 或者 jieba.suggest_freq('台中', True)

(3) “今天天气 不错”应该被切成“今天 天气 不错”？（以及类似情况）

解决方法：强制调低词频

jieba.suggest_freq(('今天', '天气'), True)

或者直接删除该词 jieba.del_word('今天天气')

(4)  切出了词典中没有的词语，效果不理想？

解决方法：关闭新词发现

jieba.cut('丰田太省了', HMM=False) jieba.cut('我们中出了一个叛徒', HMM=False)

更多问题请点击：https://github.com/fxsjy/jieba/issues?sort=updated&state=closed

修订历史https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/Changelog

5

参考文献

1. 中文分词之HMM模型详解

2. HMM相关文章

3. 结巴分词GitHub源码

   
   

作者：白宁超，工学硕士，现工作于四川省计算机研究院，研究方向是自然语言处理和机器学习。曾参与国家自然基金项目和四川省科技支撑计划等多个省级项目。著有《自然语言处理理论与实战》一书。

作者博客官网：

https://bainingchao.github.io/

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