【NLP 21、实践 ③ 全切分函数切分句子】

当无数个自己离去，我便日益坦然

                                                —— 25.2.9

一、jieba分词器

Jieba 是一款优秀的 Python 中文分词库，它支持多种分词模式，其中全切分方式会将句子中所有可能的词语都扫描出来。

1.原理

全切分方式会找出句子中所有可能的词语组合。对于一个输入的句子，它会尝试将句子按照不同的方式进行切分，只要在词典中存在对应的词语，就会将其作为一个分词结果输出。这种方式会输出所有可能的分词组合，因此可能会产生较多的分词结果。

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2.使用方法

在 Jieba 中，导入jieba分词库，使用 jieba.cut 函数并将 cut_all 参数设置为 True 即可实现全切分。

jieba.cut()：是 Python 中文分词库 jieba 的核心函数，用于将中文文本切分成独立的词语。

参数名	类型	默认值	是否必填	说明
sentence	str	无	是	需要分词的中文字符串。
cut_all	bool	False	否	控制分词模式： - False：精确模式（默认），返回最合理的分词结果。 - True：全模式，输出所有可能的词语组合。
HMM	bool	True	否	是否使用隐马尔可夫模型（HMM）识别未登录词（新词）。 - True：启用新词发现（推荐）。 - False：关闭新词发现。
use_paddle	bool	False	否	是否使用 PaddlePaddle 深度学习框架加速分词。 - 需先安装 PaddlePaddle 库（pip install paddlepaddle）。

join()：join() 是 Python 字符串的内置方法，用于将一个可迭代对象（如列表、元组、生成器等）中的元素用指定的字符串连接成一个新字符串。在处理中文分词结果时，常用它来将分词后的词语列表转换为特定格式的字符串（例如用斜杠分隔）。

• 参数:

  • 可迭代对象: 包含多个元素（必须为字符串类型）的列表、元组、生成器等。

  • 分隔符: 用于连接元素的字符串（可以是空字符串 ""）。

• 返回值: 返回一个由分隔符连接元素后的新字符串。

与其他方法的对比

方法	特点	示例
str.join()	高效连接字符串，支持任意可迭代对象。	"/".join(["A", "B", "C"])
+ 运算符拼接	每次拼接生成新字符串，效率低（不推荐循环中使用）。	"A" + "/" + "B" + "/" + "C"
f-string 格式化	适合少量固定元素的拼接，可读性强但灵活性差。	f"{a}/{b}/{c}"

import jieba# 待分词的句子
sentence = "我爱自然语言处理"# 使用全切分方式进行分词
words = jieba.cut(sentence, cut_all=True)# 输出分词结果
print("全切分结果：", "/ ".join(words))

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3.Jieba内部分词实现细节

len()：返回对象的长度或元素个数，适用于字符串、列表、元组、字典、集合等可迭代对象。

range()：生成一个不可变的整数序列，常用于循环遍历。

append()：向列表末尾添加一个元素（直接修改原列表）。

def calc_dag(sentence):DAG = {}    #DAG空字典，用来存储DAG有向无环图N = len(sentence)for k in range(N):tmplist = []i = kfrag = sentence[k]while i < N:if frag in Dict:tmplist.append(i)i += 1frag = sentence[k:i + 1]if not tmplist:tmplist.append(k)DAG[k] = tmplistreturn DAG

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4.对Jieba分词结果序列进行解码

pop()：移除列表中指定位置的元素并返回该元素的值。若不指定位置，默认移除并返回列表的最后一个元素。

参数名	类型	默认值	是否必填	说明
index	int	-1	否	要移除元素的索引（支持负数索引）。

pop() 和 append() 可共同实现**栈（LIFO）**结构 

#将DAG中的信息解码（还原）出来，用文本展示出所有切分方式
class DAGDecode:#通过两个队列来实现def __init__(self, sentence):self.sentence = sentenceself.DAG = calc_dag(sentence)  #使用了上方的函数self.length = len(sentence)self.unfinish_path = [[]]   #保存待解码序列的队列self.finish_path = []  #保存解码完成的序列的队列#对于每一个序列，检查是否需要继续解码#不需要继续解码的，放入解码完成队列#需要继续解码的，将生成的新队列，放入待解码队列#path形如:["经常", "有", "意见"]def decode_next(self, path):path_length = len("".join(path))if path_length == self.length:  #已完成解码self.finish_path.append(path)returncandidates = self.DAG[path_length]new_paths = []for candidate in candidates:new_paths.append(path + [self.sentence[path_length:candidate+1]])self.unfinish_path += new_paths  #放入待解码对列return#递归调用序列解码过程def decode(self):while self.unfinish_path != []:path = self.unfinish_path.pop() #从待解码队列中取出一个序列self.decode_next(path)     #使用该序列进行解码

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二、模仿jieba分词器对输入的句子进行全切分

递归迭代进行分词

def segmentation(sentence, word_dict):result = []if sentence == "":return [[]]for end in range(1, len(sentence) + 1):word = sentence[:end]if word in word_dict:# 递归获取剩余字符串的切分结果sub_results = segmentation(sentence[end:], word_dict)for sub_result in sub_results:result.append([word] + sub_result)return result