Python3爬虫中关于中文分词的详解

在Python3的爬虫开发中，对于中文文本的处理非常重要，其中尤其涉及到中文分词的问题。本文将详细讲解如何在Python3中使用jieba库进行中文分词，并提供两个示例说明。

安装jieba库

在开始分词之前，我们需要安装jieba库。使用pip命令即可安装：

pip install jieba

分词示例一：统计文章中的词频

下面的示例演示了如何统计一篇文章中各个词汇出现的次数。我们首先需要读取文章，然后使用jieba库将文章分词并统计词频。

import jieba

# 读取文章
with open('article.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
    content = f.read()

# 分词，并统计词频
words = jieba.lcut(content)  # lcut函数返回一个列表，其中包含所有分词后的词汇
freq_dict = {}
for word in words:
    if len(word) > 1:  # 只统计长度大于1的词汇，过滤掉单个汉字
        freq_dict[word] = freq_dict.get(word, 0) + 1

# 输出前10个出现频率最高的词汇
sorted_freq = sorted(freq_dict.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)
for i in range(10):
    print(sorted_freq[i])

分词示例二：中文关键词提取

在搜索引擎优化等领域，中文关键词提取是一个常见的任务。下面的示例演示了如何提取一篇文章的前10个关键词。

import jieba.analyse

# 读取文章
with open('article.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
    content = f.read()

# 提取关键词
keywords = jieba.analyse.extract_tags(content, topK=10, withWeight=True)

# 输出关键词和对应的权重
for keyword, weight in keywords:
    print(keyword, weight)

以上就是中文分词的两个示例。需要注意的是，在使用jieba库分词时，我们需要指定使用的分词字典。默认情况下，jieba库使用的是一个简单的内置字典，使用效果并不十分理想。我们可以通过加载更高质量的分词字典，来提高分词的准确率和效果。