Jieba自定義詞典詳解

隨著技術的不斷發展，中文分詞作為自然語言處理的一項基礎性技術，越來越受到關注。在中文分詞庫中，jieba庫是最為流行和廣泛應用的一個。而jieba庫中的自定義詞典更是許多人所青睞的一項功能。下面我們將從幾個方面對jieba自定義詞典進行詳細的闡述。

一、自定義詞典的作用

1、提高分詞準確率。

自定義詞典可以幫助jieba庫實現對特定文檔或者應用場景中使用的非通用辭彙的識別，從而提高分詞的準確率。比如，在醫學領域中，有一些醫學術語是標準詞典中沒有收錄的，如果我們在使用jieba進行分詞時不將這些專業辭彙加入到自定義詞典中，那麼這些辭彙就會被分成兩部分或者被分成多個詞。

2、自定義名詞，從而符合業務場景。

在特定的業務場景中，通用的詞庫不一定能夠滿足實際情況，而自定義詞庫可以幫助我們滿足特定業務場景的需求，從而使得分詞結果更加符合業務場景。

二、jieba的自定義詞典相關函數詳解及使用示例

1、 add_word(word, freq=None, tag=None)

import jieba  
  
jieba.add_word('蜂窩煤')  # 將詞蜂窩煤加入jieba的自定義詞典  
words = jieba.cut('中國礦業大學的煤礦里挖出了大量的蜂窩煤')  
print('/'.join(words))  

上述代碼實現了向jieba的自定義詞典中添加一個新詞「蜂窩煤」，然後利用jieba庫來進行分詞並列印出分詞結果。執行結果是：中國礦業大學/的/煤礦里/挖出/了/大量/的/蜂窩煤。可以看出，添加了自定義詞典後，分詞結果更加完整，且「蜂窩煤」被識別為一個詞。

2、 del_word(word)

import jieba  
  
jieba.del_word('蜂窩煤')  # 將詞蜂窩煤從jieba的自定義詞典中刪除  
words = jieba.cut('中國礦業大學的煤礦里挖出了大量的蜂窩煤')  
print('/'.join(words))  

上述代碼實現了從jieba的自定義詞典中刪除一個詞「蜂窩煤」，然後利用jieba庫來進行分詞並列印出分詞結果。執行結果是：中國礦業大學的/煤礦里/挖出/了/大量/的。可以看出，刪除了自定義詞典中的辭彙後，分詞結果發生了變化。

3、load_userdict(file_name)

load_userdict函數可以讓我們從外部文件中導入自定義辭彙，提高程序的靈活性。

import jieba 

jieba.load_userdict('userdict.txt') # 載入自定義詞典

words = jieba.cut('我來到北京清華大學')  
print('/'.join(words))  

上述代碼中，我們通過load_userdict函數將自定義辭彙從userdict.txt文件中載入到jieba的自定義詞典中，然後再使用jieba庫進行分詞，並列印出分詞結果。由於userdict.txt中包含的自定義辭彙「清華大學」，因此可以看到分詞結果中包含了這個辭彙。

三、自定義詞典相關注意事項

1、自定義詞庫中的頻率值freq，只是為了調整分詞結果，默認都是None，不起實際作用。

2、自定義辭彙如果有多種詞性，可以通過給詞性tag進行賦值來實現。如「中國鐵建」具有「公司名」和「地名」兩種基本詞性，需要標註出來。

import jieba

jieba.add_word('中國鐵建', freq=50, tag='公司名')  # 加入公司名
jieba.add_word('中國鐵建', freq=50, tag='地名')  # 加入地名

words = jieba.cut('中國鐵建在北京建鐵路')  
for word in words:
    print(word + "/" +jieba.lcut(word)[0].tag)

上述代碼通過add_word函數將「中國鐵建」加入到jieba的自定義詞典中，並用freq來標註出這個公司名/地名的辭彙在自定義詞典中的重要程度。然後通過cut方法來進行分詞，並用lcut方法來列印出每個分詞的詞性。執行結果是：中國鐵建/公司名/在/北京/建/鐵路。

3、自定義過多的辭彙會導致jieba運行變慢，同時不一定會對分詞結果帶來提升。

四、總結

本文對jieba庫的自定義詞典進行了詳細的解釋和說明，並介紹了相關函數的使用方法。自定義詞典在jieba庫中具有重要的作用，可以提高分詞的準確率和符合業務場景的程度。但是在實際使用中，需要注意自定義辭彙的數量和實際的效果。