Python3爬虫中关于中文分词的详解

当我们在进行Python3爬虫开发时，经常需要对一些中文文本进行处理，这时就需要使用中文分词技术来对文本进行切割。本篇攻略将详细介绍中文分词的相关知识，并提供两个实例帮助大家更好地理解。

什么是中文分词？

中文分词是将中文文本切分成一个一个独立的词语的过程。中文分词是中文自然语言处理中的重要部分，它在搜索引擎、文本分类、情感分析、问答系统、机器翻译等多个领域都有应用。

中文分词的方法

1. 基于字典匹配的方法：该方法是比较常用的中文分词方法。该方法将中文文本切分成单个词语的方法是查找文本中是否包含一个预先定义的单词或词典中的单词。词典中的单词可以是常用的中文词语，也可以是专业术语、人名、地名等。

2. 基于统计的方法：该方法是根据一个大规模的训练语料库，识别出每个单词的概率，然后根据一定的规则将文本切分成一个一个独立的词语。

本篇攻略将以基于字典匹配的方法来展开讲解。

中文分词工具

中文分词工具有很多，比较常用的有：

1. jieba分词
2. HanLP
3. SnowNLP

本篇攻略将以jieba分词为例来进行讲解。jieba分词是一款轻量级的中文分词工具，具有词性标注和关键字提取等功能。

如何使用jieba分词进行中文分词？

下面是采用jieba分词对一段中文文本进行分词的代码：

import jieba

text = "今天是个好日子，真开心！"
seg_list = jieba.cut(text, cut_all=False)
print("分词结果:")
print(" ".join(seg_list))

代码解释：

• 导入jieba模块
• 定义中文文本
• 调用jieba分词中的cut函数进行分词，其中cut函数的第二个参数"cut_all"表示是否采用全模式分词。当该参数为False时，采用精确模式分词（默认模式）
• 最后通过join函数将分词结果输出

输出结果：

分词结果:
今天 是 个 好 日子 ， 真 开心 ！

示例1：对中文文章进行分词

下面是通过jieba分词对一篇中文文章进行分词的代码：

import jieba

with open("article.txt", mode="r", encoding="utf-8") as f:
    text = f.read()

seg_list = jieba.cut(text, cut_all=False)
print("分词结果:")
print(" ".join(seg_list))

代码解释：

• 导入jieba模块
• 使用with关键字打开一个中文文本文件
• 读取文件的内容并赋予给text变量
• 调用jieba分词中的cut函数进行分词
• 输出分词结果

示例2：对中文新闻进行分词

下面是通过jieba分词对一则中文新闻进行分词的代码：

import jieba
import requests
from bs4 import BeautifulSoup

url = "http://news.baidu.com/"
html = requests.get(url)
html.encoding = "utf-8"
soup = BeautifulSoup(html.text, "html.parser")
text = soup.select("body")[0].get_text()

seg_list = jieba.cut(text, cut_all=False)
print("分词结果:")
print(" ".join(seg_list))

代码解释：

• 导入jieba、requests、BeautifulSoup模块
• 请求百度新闻的网页内容
• 将网页内容编码方式设置为UTF-8，以避免中文乱码
• 使用BeautifulSoup对网页内的HTML进行解析，得到文本内容
• 调用jieba分词中的cut函数进行分词
• 输出分词结果

总结

本篇攻略详细介绍了中文分词的相关知识，以及如何使用jieba分词来实现中文文本的切割。两个示例分别展示了对中文文章和中文新闻的分词过程。学会了中文分词之后，就可以更好地理解和处理中文文本数据，提高爬虫数据处理效率。