jieba库怎么安装(jieba库如何安装)

电脑里装了两个版本的python3，怎么删除旧的

即在第j个隐藏状态7.继续向下查看排出的程序文件。时，表现为i表现状态的概率。式中的n和m表示隐藏状态集和观测集中的数量。

可以，

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jieba库怎么安装(jieba库如何安装)

分词功能用于专业的场景：

如果需要装python2.7和python3.6两个版本的话，分别安装就可以，两个版本的python安装路径不一样，不影响。windows下python2.7需要设置一下path路径。在命令行界面运行时，python2.7直接输入python就可以，python3.6版本需要输入python3。

如果需要装python3的不同版本，比如python3.5和python3.6，需要安装python的版本控制工具，比如现在比较流行的pyenv，Anaconda等等

jieba库除了词性标注还可以完成哪些任务

35、类型判断和类型间转换。、jieba分词的 工作原理与工作流程

提取。jieba函数是python中的一个常用的函数，可以进行词性标注、提取等任务，有助于深入挖掘文本的语义信息。jieba（“结巴”）是python中一个重要的第三方中文分词函数库。jieba库是第三方库，不是python安装包自带。

这个地址：

jieba分词详解

可以对中文文4、字符串类型的作：字符串作符、处理函数和处理方法；本进行 分词、词性标注、抽取 等功能，并且支持自定义词典。

本文包括以下内容：

1、jieba分词包的 安装

2、jieba分词的 使用教程

4、jieba分词所涉及到的 HMM、TextRank、TF-IDF等算法介绍

可以直接使用pip来进行安装：

或者

sudo pip3 install jieba

抽取有两种算法，基于TF-IDF和基于TextRank：

jieba分词有三种不同的分词模式： 模式、全模式和搜索引擎模式 ：

对应的，函数前加l即是对应得到list结果的函数：

模式是最常用的分词方法，全模式会将句子中所有可能的词都列举出来，搜索引擎模式则适用于搜索引擎使用。具体的别可在下一节工作流程的分析中详述。

在上述每个函数中，都有名为HMM的参数。这一项表示是否在分词过程中利用HMM进行新词发现。关于HMM，本文附录中将简述相关知识。

另外分词支持自定义字典，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。

具体使用方法为：

抽取的两个函数的完整参数为：

可以通过

来打开或关闭并行分词功能。

个人感觉一般用不到，大文件分词需要手动实现多进程并行，句子分词也不至于用这个。

jieba分词主要通过词典来进行分词及词性标注，两者使用了一个相同的词典。正因如此，分词的结果优劣将很大程度上取决于词典，虽然使用了HMM来进行新词发现。

jieba分词包整体的工作流程如下图所示：

在之后几节中，我们在 蓝色的方框 中了关键步骤的输出样例或词典文件的格式样例。在本节中都采用类似的表示方式。

jieba分词中，首先通过对照典生成句子的 有向无环图 ，再根据选择的模式不同，根据词典 寻找最短路径 后对句子进行截取或直接对句子进行截取。对于未登陆词（不在词典中的词）使用 HMM 进行新词发现。

词典的格式应为

word1 freq1 word_type1

word2 freq2 word_type2

…其中自定义用户词典中词性word_type可以省略。

词典在其他模块的流程中可能也会用到，为方便叙述，后续的流程图中将会省略词典的初始化部分。

在这里我们定读者已经了解HMM相关知识，如果没有可先行阅读下一章内容中的HMM相关部分或者跳过本节。

在jieba分词中，将字在词中的位置B、M、E、S作为隐藏状态，字是观测状态，使用了词典文件分别存储字之间的表现概率矩阵（finalseg/prob_emit.py）、初始概率向量(finalseg/prob_start.py)和转移概率矩阵(finalseg/prob_trans.py)。这就是一个标准的 解码问题 ，根据概率再利用 viterbi算法 对可能的隐藏状态进行求解。

词性分析部分与分词模块用了同一个基础的分词器，对于词典词的词性，将直接从词典中提取，但是对于新词，词性分析部分有一个 专属的新词及其词性的发现模块 。

用于词性标注的HMM模型与用于分词的HMM模型相似，同样将文字序列视为可见状态，但是隐藏状态不再是单单的词的位置（B/E/M/S），而变成了词的位置与词性的组合，如(B,v)(B,n)(S,n)等等。因此其初始概率向量、转移概率矩阵和表现概率矩阵和上一节中所用的相比都要庞大的多，但是其本质以及运算步骤都没有变化。

具体的工作流程如下图所示。

jieba分词中有两种不同的用于抽取的算法，分别为TextRank和TF-IDF。实现流程比较简单，其核心在于算法本身。下面简单地画出实现流程，具体的算法可以参阅下一章内容。

TextRank方法默认筛选词性，而TF-IDF方法模型不进行词性筛选。

在本章中，将会简单介绍相关的算法知识，主要包括用于新词发现的 隐马尔科夫模型 和 维特比算法 、用于提取的 TextRank 和 TF-IDF 算法。

HMM即隐马尔科夫模型，是一种基于马尔科夫设的统计模型。之所以为“隐”，是因为相较于马尔科夫过程HMM有着未知的参数。在世界上，能看到的往往都是表象，而事物的真正状态往往都隐含在表象之下，并且与表象有一定的关联关系。

其中，S、O分别表示状态序列与观测序列。

如果读者还对这部分内容心存疑问，不妨先往下阅读，下面我们将以一个比较简单的例子对HMM及解码算法进行实际说明与演示，在读完下一小节之后再回来看这些式子，或许能够恍然大悟。

下面以一个简单的例子来进行阐述：

设小明有一个网友小红，小红每天都会在朋友圈说明自己今天做了什么，并且设其仅受当天天气的影响，而当天的天气也只受前一天天气的影响。

于小明而言，小红每天做了什么是可见状态，而小红那里的天气如何就是隐藏状态，这就构成了一个HMM模型。一个HMM模型需要有五个要素：隐藏状态集、观测集、转移概率、观测概率和初始状态概率。

本例中在不同的天气下，小红要做不同事情的概率也不同， 观测概率 以表格的形式呈现如下：

其中

除此之外，还需要一个初始状态概率向量π，它表示了观测开始时，即t=0时，隐藏状态的概率值。本例中我们指定 π={0,0,1} 。

至此，一个完整的 隐马尔科夫模型 已经定义完毕了。

HMM一般由三类问题：

概率计算问题 ，即给定 A,B,π 和隐藏状态序列，计算观测序列的概率；

预测问题 ，也成解码问题，已知 A,B,π 和观测序列，求可能对应的状态序列；

学习问题 ，已知观测序列，估计模型的 A,B,π 参数，使得在该模型下观测序列的概率，即用极大似然估计的方法估计参数。

在jieba分词中所用的是解码问题，所以此处对预测问题和学习问题不做深入探讨，在下一小节中我们将继续以本节中的例子为例，对解码问题进行求解。

在jieba分词中，采用了HMM进行新词发现，它将每一个字表示为B/M/E/S分别代表出现在词头、词中、词尾以及单字成词。将B/M/E/S作为HMM的隐藏状态，而连续的各个单字作为观测状态，其任务即为利用观测状态预测隐藏状态，并且其模型的 A,B,π 概率已经给出在文件中，所以这是一个标准的解码问题。在jieba分词中采用了 Viterbi算法 来进行求解。

Viterbi算法的基本思想是： 如果路径经过一个点，那么起始点到这个点的路径一定是最短路径，否则用起始点到这点更短的一条路径代替这段，就会得到更短的路径，这显然是矛盾的；从起始点到结束点的路径，必然要经过第n个时刻，如第n个时刻有k个状态，那么最终路径一定经过起始点到时刻n中k个状态里最短路径的点 。

将时刻t隐藏状态为i所有可能的状态转移路径i1到i2的状态值记为

下面我们继续以上一节中的例子来对viterbi算法进行阐述：

小明不知道小红是6、了解Python计算生态在以下方面（不限于）的主要第三方库名称：网络爬虫、数据分析、数据可视化、机器学习、Web开发等。哪里人，他只能通过小红每天的活动来推断那里的天气。

设连续三天，小红的活动依次为：“睡觉-打游戏-逛街”，我们将据此计算最有可能的天气情况。

表示天为雨天能够使得第二天为晴天的概率（也就是说如果第二天是晴天在最短路径上的话，天是雨天也一定在最短路径上，参见上文中Viterbi算法的基本思想）

此时已经到了的时刻，我们开始回溯。

其计算过程示意图如下图所示。

）的路径。

TF-IDF（词频-逆文本频率）是一种用以评估字词在文档中重要程我们可以用jieba.load_userdict(‘D:PDM2.2金庸武功招式.txt’)方法一次性导入整个词库，txt文件中为每行一个特定的词。度的统计方法。它的核心思想是，如果某个词在一篇文章中出现的频率即TF高，并且在其他文档中出现的很少，则认为这个词有很好的类别区分能力。

TextRank是一种用以提取的算法，因为是基于PageRank的，所以先介绍PageRank。

PageRank通过互联网中的超链接关系确定一个网页的排名，其公式是通过一种投票的思想来设计的：如果我们计算网页A的PageRank值，那么我们需要知道哪些网页链接到A，即首先得到A的入链，然后通过入链给网页A进行投票来计算A的PR值。其公式为：

d为阻尼系数，取值范围为0-1，代表从一定点指向其他任意点的概率，一般取值0.85。

将上式多次迭代即可直到收敛即可得到结果。

在jieba分词中，TextRank设定的词窗口大小为5，将公式1迭代10次的结果作为最终权重的结果，而不一定迭代至收敛。

jieba库经常用于处理表格数据吗

经常用于处理表格数据。jieba库用于处理表格数据是非常常见且实用公式与PageRank的基本相同。多次迭代直至收敛，即可得到结果。图b演示了搜索引擎模式的工作流程，它会在模式分词的基础上，将长词再次进行切分。的。j其中：ieba库作为python中的第三方库，在平时是非常实用的，例如一些网站就是利用jieba库的中文分词搜索进行工作。

我Python3.8.0自带的IDLE中可以使用jieba，为什么Pycharm不行？

TextRank算法基于PageRank的思想，利用投票机制对文本中重要成分进行排序。如果两个词在一个固定大小的窗口内共同出现过，则认为两个词之间存在连线。

你的项目应该是用的，项目默认的python环境，而不是系统的python环境，

计算公式：IDF = log（文档总数/（包含该词的文档数 - 1））

可以在setting中查看、更改项目解释2、数字类型的运算：数值运算作符、数值运算函数；器等。

应该是你的pycharm的工作环境使用的解释器和你cmd中的解释器不是一个. 你可以切换一下pycharm里的解释器. 具体作过程：

如何卸载jieba库

Pyth6、更广泛的Python计算生态，只要求了解第三方库的名称，不限于以下领域：网络爬虫、数据分析、文本处理、数据可视化、用户图形界面、机器学习、Web开发、游戏开发等。on事

安装在python上的模块，可以用pip或者执行setup.py来安装如果你是用pip安装的，可以直接使用pip uninstall 模块名如果是用python setup.py install安装，使用python setup.py uninstall来卸载

python数据挖掘——文本分析

作者 | zhouyue65

来源 | 君泉计量

文本挖掘：从大量文本数据中抽取出有价值的知识，并且利用这些知识重新组织信息的过程。

一、语料库（Corpus）

语料库是我们要分析的所有文档的。

二、中文分词

2.1 概念：

中文分词（Chinese Word Segmentation）：将一个汉字序列切分成一个一个单独的词。

停用词（Stop Words）：

√泛滥的词，如web、网站等。

√语气助词、副词、介词、连接词等，如 的，地，得；

2.2 安装Jieba分词包：

最简单的方法是用CMD直接安装：输入pip install jieba，但是我的电脑上好像不行。

后来在这里：

然后我再anaconda 环境下也安装了jieba，先在Anaconda3Lib这个目录下将jieba0.39的解压缩文件放在里面，然后在Anaconda propt下输入 pip install jieba，如下图：

2.3 代码实战：

jieba.cut方法接受两个输入参数:

1) 个参数为1、函数的定义和使用；需要分词的字符串

2）cut_all参数用来控制是否采用全模式

jieba.cut_for_jieba最主要的方法是cut方法：search方法接受一个参数：需要分词的字符串,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

注意：待分词的字符串可以是gbk字符串、utf-8字符串或者usudo pip install jiebanicode

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)，也可以用list(jieba.cut(...))转化为list代码示例( 分词 )

输出结果为： 我 爱

工信处

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

会出现真武七截阵和天罡北斗阵被分成几个词。为了改善这个现象，我们用导入词库的方法。

但是，如果需要导入的单词很多，jieba.add_word()这样的添加词库的方法就不高效了。

2.3.1 对大量文章进行分词

先搭建语料库：

四、词频统计

某个词在该文档中出现的次数。

3.2利用Python进行词频统计

代码中用到的一些常用方法：

分组统计：

判断一个数据框中的某一列的值是否包含一个数组中的任意一个值：

取反：（对布尔值）

四、词云绘制

词云（Word Cloud）：是对文本中词频较高的分词，给与视觉上的突出，形成“渲染”，从而国旅掉大量的文本信息，使浏览者一眼扫过就可以领略文本的主旨。

4.1 安装词云工具包

在python下安装很方便，在anaconda下安装费了点劲，最终将词云的文件放在C:UsersAdministrator 这个目录下才安装成功。

五、美化词云（词云放入某形象中）

六、提取

结果如下:

词频（Term Frequency）：指的是某一个给定的词在该文档中出现的次数。

计算公式： TF = 该次在文档中出现的次数

逆文档频率（Inverse Document Frequency）：IDF就是每个词的权重，它的大小与一个词的常见程度成反比

TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）：权衡某个分词是否的指标，该值越大，是的可能性就越大。

计算公式：TF - IDF = TF IDF

7.1文档向量化

7.2代码实战

jieba分词（R vs. python）

4、能够阅读和分析Python程序；

自然语言处理（NLP）是机器学习重要分支之一，主要应用于篇章理解、文本摘要、情感分析、知识图谱、文本翻译等领域。而NLP应用首先是对文本进行分词，当前中文分词器有Ansj、paoding、分词等多种，而最基础的分词器应该属于jieba分词器（比较见下1、组合数据类型的基本概念；图）。

数据处理时，需要过滤掉某些字或词

pycharm导入无法jieba

3.2.1 移除停用词的另一种方法，加if判断

最近学习使用jieba库时，解释器3.8已安装jieba库，但是程序中import失败，显示无相应模型。

后经过检查发现jieba库为七、提取实现0.42.1，果断重装为0.42，发现问题已解决，同时再次重新5.我们进行编辑代码函数安装0.42.1，无报错