Python自然语言处理利器之分词器实现

一、什么是分词器

分词器是自然语言处理(NLP)中的一项基本任务，即将文本分割成有意义的单元，例如语句中的词语或单词。在中文中，分词任务尤为重要，因为中文中没有明确的单词边界。分词器的好坏会直接影响后续的文本处理工作，所以在NLP领域分词器一直是一个比较热门的话题。

二、Python分词器介绍

Python中有很多流行的分词器，例如jieba、Stanford Parser等等，其中jieba是比较常用的一个。jieba分词器是纯Python实现的，具有良好的中文分词效果和速度，同时也很容易上手。下面是一个基本的分词器实现：

import jieba

sentence = "Python自然语言处理利器之分词器实现"
words = jieba.cut(sentence)
print(" ".join(words))

上述代码中，我们使用了jieba分词器将一句话分割成单独的词语，并使用空格将它们连接起来。jieba分词器还支持自定义词典、关键词提取等功能，可以满足我们多种场景下的需求。

三、分词器效果比较

除了jieba分词器之外，Python中还有其他不少开源的分词器工具，例如斯坦福大学的Stanford Parser、清华大学的THULAC等。下面我们使用这三个分词器对一段文本进行分词效果对比。

import jieba
import thulac
from stanfordcorenlp import StanfordCoreNLP

# 使用jieba分词器
sentence = "山东省长在京会见了江西省长"
words = jieba.cut(sentence)
print("jieba分词器：","/".join(words))

# 使用THULAC分词器
thu = thulac.thulac()
print("THULAC分词器：", thulac.cut(sentence, text=True))

# 使用Stanford Parser分词器
nlp = StanfordCoreNLP("stanford-corenlp-full-2016-10-31")
print("Stanford Parser分词器：", " ".join(nlp.word_tokenize(sentence)))
nlp.close()

在上述代码中，我们使用Python自带的包以及第三方的THULAC和Stanford Parser分词器对“山东省长在京会见了江西省长”这句话进行分词。下面是输出结果：

jieba分词器： 山东省长/在/京会/见/了/江西省长

THULAC分词器： 山东/ns/省长/n/在/p/京/ns/会见/v/了/u/江西/ns/省长/n

Stanford Parser分词器： 山东省长 在 京 会 见 了 江西省长

可以看到，虽然这三个分词器的实现方法各不相同，但它们的分词效果都比较良好。

四、 分词器的实际应用

分词器在实际应用中有很广泛的使用，例如自然语言处理、搜索引擎、新闻文章分类、情感分析等。下面我们以信息提取为例，介绍分词器在实际应用中的一些用法。

在信息提取中，我们需要从文本中提取出一些特定的信息，如人名、地名、组织机构名称、时间日期等等。分词器可以帮助我们将文本分割为有意义的单元，我们再根据特定的规则去匹配这些单元，从而实现信息的提取。

下面是一个例子：我们从一段文本中提取出其中包括的人名。首先我们需要自定义人名词典，然后利用分词器对文本进行分词，最后再根据人名词典匹配人名。

import jieba

# 定义人名词典
jieba.add_word('赵本山')
jieba.add_word('范冰冰')
jieba.add_word('吴京')

# 文本
text = "赵本山和范冰冰是好朋友，他们一起去看电影，看到吴京在屏幕上露面，大家都喊起来了。"

# 分词
words = jieba.cut(text)

# 匹配人名
names = []
for word in words:
    if word in ['赵本山', '范冰冰', '吴京']:
        names.append(word)
print("人名", names)

输出结果为：人名 [‘赵本山’, ‘范冰冰’, ‘吴京’]。

可以看到，我们通过分词器从文本中提取出了人名这一特定信息。在实际应用中，我们可以根据需要自定义不同的词典，从文本中提取出不同的目标信息。

五、总结

本文介绍了Python中常用的分词器，包括jieba、THULAC、Stanford Parser分词器，对它们的性能进行了对比，并介绍了分词器在实际场景中的应用。分词器是NLP中一个基础且重要的任务，熟练掌握分词器的使用方法和技巧可以帮助我们更好地进行文本挖掘、信息提取等任务。