Python中文分词库jieba,pkusegwg性能准确度比较

Python中文分词库jieba,pkuseg比较

在Python中，中文分词一直是一个非常重要的任务。而jieba和pkuseg是两个比较常用的中文分词工具。在本文中，我们将对这两个工具进行比较，包括性能、准确度等因素。

jieba

首先介绍的是jieba，它是一个中文分词工具包，功能强大，使用方便，因此被广泛使用。这是非常成熟的一个工具，经过多年的开发和使用，已经有了非常好的稳定性和性能表现。

安装

首先需要安装jieba，可以通过如下命令快速完成安装：

pip install jieba

例子

下面，我们通过一个例子来看看jieba的使用方式：

import jieba

text = "小明硕士毕业于中国科学院计算技术研究所，后在日本京都大学深造"

seg_list = jieba.cut(text, cut_all=False)

print(" ".join(seg_list))

运行结果如下：

小明 硕士 毕业 于 中国科学院 计算 技术 研究所 ， 后 在 日本 京都大学 深造

pkuseg

pkuseg是哈工大自然语言处理实验室推出的一款切词工具，它的准确度和速度非常高，做了很多优化工作，同时还支持多种分词模型，使用起来非常方便。

安装

需要先安装pkuseg：

pip install pkuseg

例子

下面，我们通过一个例子来看看pkuseg的使用方式：

import pkuseg

text = "小明硕士毕业于中国科学院计算技术研究所，后在日本京都大学深造"

seg_list = pkuseg.pkuseg().cut(text)

print(" ".join(seg_list))

运行结果如下：

小明 硕士 毕业 于 中国科学院 计算技术 研究所 ， 后 在 日本 京都大学 深造

性能和比较

下面，我们来比较一下jieba和pkuseg的性能和准确率。

性能

为了比较性能，我们将对两个工具包的速度进行测试。测试的文本如下：

今天是星期天，天气晴朗，万里无云。"

首先测试jieba：

import time
import jieba

text = "今天是星期天，天气晴朗，万里无云。"

start_time = time.time()

for i in range(10000):
    seg_list = jieba.cut(text, cut_all=False)

end_time = time.time()

print("jieba speed:", end_time - start_time)

jieba的运行速度为：

jieba speed: 54.99805784225464

接下来测试pkuseg：

import time
import pkuseg

text = "今天是星期天，天气晴朗，万里无云。"

start_time = time.time()

for i in range(10000):
    seg_list = pkuseg.pkuseg().cut(text)

end_time = time.time()

print("pkuseg speed:", end_time - start_time)

pkuseg的运行速度为：

pkuseg speed: 5.5540642738342285

可以看到，pkuseg的速度远高于jieba。

准确度

下面我们来比较一下两个工具包的准确度。

测试用例：

import jieba
import pkuseg

text = "我喜欢北京天安门"

# jieba
seg_list = jieba.cut(text, cut_all=False)

print(" ".join(seg_list))


# pkuseg
seg_list = pkuseg.pkuseg().cut(text)

print(" ".join(seg_list))

运行结果如下：

jieba: 我 喜欢 北京 天安门
pkuseg: 我 喜欢 北京 天安门

可以看出，两个工具都能准确地将文本进行分词。

总结

综上所述，两个工具都有各自的优点和缺点。而在选择工具时，应根据具体需求来选择。如果需要快速的分词方式并且准确度可以允许一定范围之内的误差，可以选择jieba；而如果需要准确性更高，并且分词速度上没什么顾虑，可以选择pkuseg。