一、jieba简介

jieba库是一款优秀的 Python 第三方中文分词库，jieba 支持三种分词模式：精确模式、全模式和搜索引擎模式，下面是三种模式的特点。

精确模式：
试图将语句最精确的切分，不存在冗余数据，适合做文本分析。

全模式：
将语句中所有可能是词的词语都切分出来，速度很快，但是存在冗余数据。

搜索引擎模式：
在精确模式的基础上，对长词再次进行切分，提高召回率，适合用于搜索引擎分词。

#精确模式
jieba.lcut（text, cut_all=False）#全模式
jieba.lcut(text, cut_all=True)#搜索引擎模式
jieba.lcut_for_search(text)

二、主要方法

1、切分方法
就是上述三种

全模式和搜索引擎模式的区别，
全模式是按照逐字遍历作为词语第一个字的方式；
搜索引擎模式只会对精确模式结果中长的词，再按照全模式切分一遍。

2、向切分依据的字典中添加、删除词语

方法	作用
jieba.add_word(word)	添加新的词语
jieba.del_word(word)	删除字典中已有的词语

之所以添加新的词语，是因为jieba并不能识别所有的词语，需要我们手动添加。

3、添加用户自定义词典

jieba.load_userdict()

这个作用和上面单个添加的作用一样，不过正这个是大批量添加，而且这个还可以增加描述性的赐予的词性。
我这里添加的一个实例

jieba.load_userdict("词典.txt")  #加载词典，补充默认词典
jieba.lcut("我来自南京飞天大学",cut_all=True)['我', '来自', '南京', '南京飞天大学', '飞天', '天大', '大学']

4、使用停用词
停用词就是那些语气词，口头禅之类的，对于研究并无实际贡献，需要删除。
作用原理就是在分词之后，手动遍历分词结果，看他是不是在停用词列表中，如果在，就把他删除。
可以选择手动删除，也可以使用jieba.analyse里的函数。

这里使用的是哈工大实验室构建的停用词表

因此我们还是主要掌握函数的方法，因为他处理的更干净、且方便

analyse.set_stopwords(file)	#加载停用词
analyse.extract_tags(text)	#去掉停用词

5、统计切分结果中的词频

这个方法不是jieba中的功能，而是在collections包中的Counter方法，
作用是统计每个词的频数。

Counter()当然还可以用于别的东西，功能就是统计频次。

以上就是jieba的基本功能，还可以把分词结果用词云图的形式展现出来。

三、文章关键词提取

主要有两种函数：

1. extract_tags ( ) 基于TF-IDF，也就是基于词频
2. textrank ( ) 基于textrank

1、extract_tags()

from jieba import analyse
file = "济南的冬天.txt"
with open(file, "r", encoding="utf-8") as fp:content = fp.read()
analyse.set_stop_words("C:/停用词/哈工大停用词.txt") #顺便去除停用词
keywords = analyse.extract_tags(content, topK=10, withWeight=False)#不显示权重
keywords['济南', '冬天', '小山', '看吧', '花衣', '水藻', '好像', '阳光', '小雪', '一道']

2、textrank（）

from jieba import analyse
file = "济南的冬天.txt"
with open(file, "r", encoding="utf-8") as fp:content = fp.read()
analyse.set_stop_words("C:/停用词/哈工大停用词.txt")
keywords = analyse.textrank(content, topK=10, withWeight=False,allowPOS=('ns', 'n', 'vn', 'n'))#别忘了设置需要的词性
keywords['济南', '地方', '看吧', '小雪', '日本', '花衣', '水藻', '儿暗', '团花', '村庄']

对比 TF - IDF 的结果

['济南', '冬天', '小山', '看吧', '花衣', '水藻', '好像', '阳光', '小雪', '一道']