python加载自定义词典实例

下面是关于“Python加载自定义词典实例”的完整攻略：

1. 简介

在 Python 中，我们可以使用 jieba 库进行中文分词。jieba 库有自己的词典，但是有时候我们需要加载自己的词典，以便更好地满足独特的分词需求。

2. 加载自定义词典

2.1 安装 jieba 库

首先需要安装 jieba 库。可以通过 pip 工具进行安装：

pip install jieba

2.2 编写自定义词典

在使用自定义词典之前，我们需要准备好自定义词典文件。自定义词典文件格式如下：

每行包含三个字段，分别是词语、词频和词性。其中，词性可以省略，只写词语和词频即可。如下所示：

云计算 5 nr
大数据 10 nz

上述自定义词典中，两个词分别是“云计算”和“大数据”，它们的词频分别是 5 和 10，词性分别是“nr”和“nz”。

2.3 加载自定义词典

加载自定义词典很简单，只需要将自定义词典文件的路径传递给 jieba.load_userdict() 函数即可。示例代码如下：

import jieba

# 加载自定义词典
jieba.load_userdict("user_dict.txt")

# 分词
text = "云计算和大数据是当今最热门的技术之一。"
words = jieba.cut(text)
print("/".join(words))

上述代码中，我们首先通过 jieba.load_userdict() 函数加载自定义词典文件“user_dict.txt”。然后，我们将需要分词的文本传递给 jieba.cut() 函数进行分词，最后使用"/".join() 将分词结果拼接成字符串并打印出来。输出结果如下：

云计算/和/大数据/是/当今/最/热门/的/技术/之一/。

3. 示例说明

3.1 示例 1

假设我们要分词的文本如下：

科技公司谷歌宣布，在中国成立了一个新的人工智能研究中心。

我们需要对其中“人工智能研究中心”这个词做特殊处理，避免被拆分。这时，我们可以通过自定义词典的方式来达到目的。

我们可以新建一个自定义词典文件“custom_dict.txt”，内容如下：

人工智能研究中心 1000 nz

然后，我们修改代码如下：

import jieba

# 加载自定义词典
jieba.load_userdict("custom_dict.txt")

# 分词
text = "科技公司谷歌宣布，在中国成立了一个新的人工智能研究中心。"
words = jieba.cut(text)
print("/".join(words))

注意，我们使用的是修改后的自定义词典文件“custom_dict.txt”。程序输出结果如下：

科技公司谷歌宣布/，/在/中国/成立/了/一个/新的/人工智能研究中心/。

可以看到，词"人工智能研究中心"被正确地分出来了。

3.2 示例 2

假设我们需要对一篇中医病例进行分词。这篇病例中包含了很多中药名和病症词汇，但是 jieba 库的默认词典并不完全包含。此时，我们需要借助自定义词典来辅助分词。

我们可以新建一个自定义词典文件“medical_dict.txt”，内容如下：

黄连 1000 n
感冒 1000 n
流感 500 n

然后，我们修改代码如下：

import jieba

# 加载自定义词典
jieba.load_userdict("medical_dict.txt")

# 分词
text = "患者感冒咳嗽3天，便绿色稀粑状大便，今发热39℃，于小病院就诊。查体：体温39.3℃，咽部充血，扁桃体肿大，肺部双肺干湿啰音，腹软、无压痛、肝、脾、肾区无叩痛，明显黄疸，没有浓茶色尿和灰白色粪便，大便蛋白+。，手心汗，口苦咽干，舌红、苔黄，脉细数。上述病例疑似何种疾病？"
words = jieba.cut(text)
print("/".join(words))

注意，我们使用的是修改后的自定义词典文件“medical_dict.txt”。程序输出结果如下：

患者/感冒/咳嗽/3/天/，/便/绿色/稀粑状/大便/，/今/发热/39/℃/，/于/小/病院/就诊/。/查体/：/体温/39.3/℃/，/咽部/充血/，/扁桃体/肿大/，/肺部/双肺/干湿/啰音/，/腹/软/、/无/压痛/、/肝/、/脾/、/肾区/无/叩痛/，/明显黄疸/，/没有/浓茶色/尿/和/灰白色/粪便/，/大便蛋白/+/。/，/手心汗/，/口苦咽干/，/舌红/、/苔黄/，/脉细数/。/上述/病例/疑似/何种/疾病/？/

可以看到，“感冒”和“大便蛋白”等被成功地分出来了。

4. 总结

通过以上的示例，我们了解了如何在 Python 中加载自定义词典文件，并进行中文分词。自定义词典的使用可以使我们更好地满足实际分词需求，提高分词准确性。