Python: 如何使用jieba做中文斷詞? jieba.cut(sentence, cut_all=False, HMM=True, use_paddle=False) #.cut() return generator 如果需要獲取具體結果,需要用 join() 或 list() 處理 #.lcut() 直接生成list

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Python: 如何使用jieba做中文斷詞? jieba.cut(sentence, cut_all=False, HMM=True, use_paddle=False) #.cut() return generator 如果需要獲取具體結果,需要用 join() 或 list() 處理 #.lcut() 直接生成list - 儲蓄保險王

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Python: 如何使用jieba做中文斷詞? jieba.cut(sentence, cut_all=False, HMM=True, use_paddle=False) #.cut() return generator 如果需要獲取具體結果,需要用 join() 或 list() 處理 #.lcut() 直接生成list - 儲蓄保險王

jieba.cutjieba 分詞工具的主要函數,用於將一段包含中文的句子切分成獨立的詞語。以下對其 參數功能用法 進行詳細說明。


1. 函數簽名

jieba.cut(sentence, cut_all=False, HMM=True, use_paddle=False)

2. 參數說明

必選參數

  • sentence:
    • 類型:str
    • 說明:需要分詞的句子(包含中文字符)。這是必填參數。

可選參數

  1. cut_all
    • 類型:bool
    • 功能:決定分詞的模式。
      • True:啟用全模式,會將句子中所有可能的詞語列出。
      • False(默認):啟用精確模式,只會切分出最精確的詞語。
    • 用例
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2.HMM

  • 類型:bool
  • 功能:是否啟用隱馬爾可夫模型
    (Hidden Markov Model, HMM,HMM)
    來處理未登錄詞(不在詞典中的詞語)。
    • True(默認):啟用 HMM 模型,能夠識別新詞、人名等。
    • False:禁用 HMM 模型,僅基於詞典進行分詞。
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use_paddle

  • 類型:bool
  • 功能:是否啟用 PaddlePaddle 深度學習框架進行分詞(需要安裝 PaddlePaddle 才能使用)。
    • False(默認):不啟用 Paddle 模式。
    • True:啟用 Paddle 模式進行分詞(Paddle 模式支持更精確的新詞識別,但速度較慢)。
  • 用例
import jieba

# 啟用 Paddle 模式
jieba.enable_paddle()

sentence = "小明來到了航研大廈"
result = jieba.cut(sentence, use_paddle=True)
print("使用 Paddle 模式:", "/".join(result))
#輸出結果假設 Paddle 已安裝並啟用):
#使用 Paddle 模式小明/來到//航研/大廈

5. 注意事項

  1. 返回值是生成器
    jieba.cut 返回生成器而不是列表,如果需要獲取具體結果,需要用 join()list() 處理。
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  1. 全模式可能結果過多
    在全模式下,jieba 會將所有可能的詞語列出,可能會導致結果過於冗長。
  2. HMM 模型影響結果
    啟用 HMM 模型時,jieba 能識別新詞或未登錄詞(如人名、機構名等);關閉 HMM 時,分詞僅依據內建詞典。
  3. Paddle 模式需要安裝依賴
    如果使用 use_paddle=True,需先安裝 PaddlePaddle(深度學習框架),否則會報錯。

6. 總結

  • jieba.cutjieba 的核心分詞函數,支持多種分詞模式(全模式、精確模式)和不同技術(HMM 模型、Paddle 深度學習模式)。
  • 常用參數:
    • cut_all=True:啟用全模式,列出所有可能的詞。
    • HMM=True:啟用隱馬爾可夫模型,識別新詞。
    • use_paddle=True:使用 Paddle 模式,需額外安裝依賴。

如果需要最高精度
使用 精確模式 + HMM 模型 + Paddle 模式

result = jieba.cut(sentence, cut_all=False, HMM=True, use_paddle=True)

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