从本文开始，我们进入实战部分。首先，我们按照中文自然语言处理流程的第一步获取语料，然后重点进行中文分词的学习。中文分词有很多种，常见的比如有中科院计算所 NLPIR、哈工大 LTP、清华大学 THULAC 、斯坦福分词器、Hanlp 分词器、jieba 分词、IKAnalyzer 等。这里针对 jieba 和 HanLP 分别介绍不同场景下的中文分词应用。
jieba 分词
jieba 安装
（1）Python 2.x 下 jieba 的三种安装方式，如下：
全自动安装：执行命令 easy_install jieba 或者 pip install jieba / pip3 install jieba，可实现全自动安装。
半自动安装：先下载 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。
安装完通过 import jieba 验证安装成功与否。
（2）Python 3.x 下的安装方式。
Github 上 jieba 的 Python3.x 版本的路径是：https://github.com/fxsjy/jieba/tree/jieba3k。
通过 git clone https://github.com/fxsjy/jieba.git 命令下载到本地，然后解压，再通过命令行进入解压目录，执行 python setup.py install 命令，即可安装成功。
jieba 的分词算法
主要有以下三种：
基于统计词典，构造前缀词典，基于前缀词典对句子进行切分，得到所有切分可能，根据切分位置，构造一个有向无环图（DAG）；
基于DAG图，采用动态规划计算最大概率路径（最有可能的分词结果），根据最大概率路径分词；
对于新词(词库中没有的词），采用有汉字成词能力的 HMM 模型进行切分。
jieba 分词
下面我们进行 jieba 分词练习，第一步首先引入 jieba 和语料:
import jieba
content = "现如今，机器学习和深度学习带动人工智能飞速的发展，并在图片处理、语音识别领域取得巨大成功。"
（1）精确分词
精确分词：精确模式试图将句子最精确地切开，精确分词也是默认分词。
segs_1 = jieba.cut(content, cut_all=False)
print("/".join(segs_1))
其结果为：
现如今/，/机器/学习/和/深度/学习/带动/人工智能/飞速/的/发展/，/并/在/图片/处理/、/语音/识别/领域/取得/巨大成功/。
（2）全模式
全模式分词：把句子中所有的可能是词语的都扫描出来，速度非常快，但不能解决歧义。
segs_3 = jieba.cut(content, cut_all=True)
print("/".join(segs_3))
结果为：
现如今/如今///机器/学习/和/深度/学习/带动/动人/人工/人工智能/智能/飞速/的/发展///并/在/图片/处理///语音/识别/领域/取得/巨大/巨大成功/大成/成功//
（3）搜索引擎模式
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。
segs_4 = jieba.cut_for_search(content)
print("/".join(segs_4))
结果为：
如今/现如今/，/机器/学习/和/深度/学习/带动/人工/智能/人工智能/飞速/的/发展/，/并/在/图片/处理/、/语音/识别/领域/取得/巨大/大成/成功/巨大成功/。
（4）用 lcut 生成 list
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 对 cut 的结果做了封装，l 代表 list，即返回的结果是一个 list 集合。同样的，用 jieba.lcut_for_search 也直接返回 list 集合。
segs_5 = jieba.lcut(content)
print(segs_5)
结果为：
['现如今', '，', '机器', '学习', '和', '深度', '学习', '带动', '人工智能', '飞速', '的', '发展', '，', '并', '在', '图片', '处理', '、', '语音', '识别', '领域', '取得', '巨大成功', '。']
（5）获取词性
jieba 可以很方便地获取中文词性，通过 jieba.posseg 模块实现词性标注。
import jieba.posseg as psg
print([(x.word,x.flag) for x in psg.lcut(content)])
结果为：
[('现如今', 't'), ('，', 'x'), ('机器', 'n'), ('学习', 'v'), ('和', 'c'), ('深度', 'ns'), ('学习', 'v'), ('带动', 'v'), ('人工智能', 'n'), ('飞速', 'n'), ('的', 'uj'), ('发展', 'vn'), ('，', 'x'), ('并', 'c'), ('在', 'p'), ('图片', 'n'), ('处理', 'v'), ('、', 'x'), ('语音', 'n'), ('识别', 'v'), ('领域', 'n'), ('取得', 'v'), ('巨大成功', 'nr'), ('。', 'x')]
（6）并行分词
并行分词原理为文本按行分隔后，分配到多个 Python 进程并行分词，最后归并结果。
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 。
注意： 并行分词仅支持默认分词器 jieba.dt 和 jieba.posseg.dt。目前暂不支持 Windows。
（7）获取分词结果中词列表的 top n
from collections import Counter
top5= Counter(segs_5).most_common(5)
print(top5)
结果为：
[('，', 2), ('学习', 2), ('现如今', 1), ('机器', 1), ('和', 1)]
（8）自定义添加词和字典
默认情况下，使用默认分词，是识别不出这句话中的“铁甲网”这个新词，这里使用用户字典提高分词准确性。
txt = "铁甲网是中国最大的工程机械交易平台。"
print(jieba.lcut(txt))
结果为：
['铁甲', '网是', '中国', '最大', '的', '工程机械', '交易平台', '。']
如果添加一个词到字典，看结果就不一样了。
jieba.add_word("铁甲网")
print(jieba.lcut(txt))
结果为：
['铁甲网', '是', '中国', '最大', '的', '工程机械', '交易平台', '。']
但是，如果要添加很多个词，一个个添加效率就不够高了，这时候可以定义一个文件，然后通过 load_userdict()函数，加载自定义词典，如下：
jieba.load_userdict('user_dict.txt')
print(jieba.lcut(txt))
结果为：
['铁甲网', '是', '中国', '最大', '的', '工程机械', '交易平台', '。']
注意事项：
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。
HanLP 分词
pyhanlp 安装
其为 HanLP 的 Python 接口，支持自动下载与升级 HanLP，兼容 Python2、Python3。
安装命令为 pip install pyhanlp，使用命令 hanlp 来验证安装。
pyhanlp 目前使用 jpype1 这个 Python 包来调用 HanLP，如果遇到：
则推荐利用轻量级的 Miniconda 来下载编译好的 jpype1。
conda install -c conda-forge jpype1
pip install pyhanlp
未安装 Java 时会报错：
jpype.jvmfinder.JVMNotFoundException: No JVM shared library file (jvm.dll) found. Try setting up the JAVAHOME environment variable properly.
HanLP 主项目采用 Java 开发，所以需要 Java 运行环境，请安装 JDK。
命令行交互式分词模式
在命令行界面，使用命令 hanlp segment 进入交互分词模式，输入一个句子并回车，HanLP 会输出分词结果：
HanlP分词1.png
HanLp分词2.png
可见，pyhanlp 分词结果是带有词性的。
服务器模式
通过 hanlp serve 来启动内置的 HTTP 服务器，默认本地访问地址为：http://localhost:8765 。
Hanlp分词3.png
enter image description here
也可以访问官网演示页面：http://hanlp.hankcs.com/。
通过工具类 HanLP 调用常用接口
通过工具类 HanLP 调用常用接口，这种方式应该是我们在项目中最常用的方式。
（1）分词
from pyhanlp import *
content = "现如今，机器学习和深度学习带动人工智能飞速的发展，并在图片处理、语音识别领域取得巨大成功。"
print(HanLP.segment(content))
结果为：
[现如今/t, ，/w, 机器学习/gi, 和/cc, 深度/n, 学习/v, 带动/v, 人工智能/n, 飞速/d, 的/ude1, 发展/vn, ，/w, 并/cc, 在/p, 图片/n, 处理/vn, 、/w, 语音/n, 识别/vn, 领域/n, 取得/v, 巨大/a, 成功/a, 。/w]
（2）自定义词典分词
在没有使用自定义字典时的分词。
txt = "铁甲网是中国最大的工程机械交易平台。"
print(HanLP.segment(txt))
结果为：
[铁甲/n, 网/n, 是/vshi, 中国/ns, 最大/gm, 的/ude1, 工程/n, 机械/n, 交易/vn, 平台/n, 。/w]
添加自定义新词：
CustomDictionary.add("铁甲网")
CustomDictionary.insert("工程机械", "nz 1024")
CustomDictionary.add("交易平台", "nz 1024 n 1")
print(HanLP.segment(txt))
结果为：
[铁甲网/nz, 是/vshi, 中国/ns, 最大/gm, 的/ude1, 工程机械/nz, 交易平台/nz, 。/w]
当然了，jieba 和 pyhanlp 能做的事还有很多，关键词提取、自动摘要、依存句法分析、情感分析等，后面章节我们将会讲到，这里不再赘述。
文章来源于米饭超人的博客
