python调用jieba(结巴)分词加入自定义词典和去停用词功能

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我是靠谱客的博主大胆蜡烛，最近开发中收集的这篇文章主要介绍python调用jieba(结巴)分词加入自定义词典和去停用词功能，觉得挺不错的，现在分享给大家，希望可以做个参考。

概述

转自https://www.cnblogs.com/zhangtianyuan/p/6875080.html

把语料从数据库提取出来以后就要进行分词啦，我是在linux环境下做的，先把jieba安装好，然后找到内容是build jieba PKG-INFO setup.py test的那个文件夹（我这边是jieba-0.38），把自己的自定义词典（选用，目的是为了分出原始词库中没有的词以及优先分出一些词），停用词词典（选用），需要分词的语料文件，调用jieba的python程序都放到这个文件夹里，就可以用啦。至于词典要什么样的格式，在网上一查就可以了。

之前有看到别的例子用自定义词典替换掉jieba本身词典，但是我试了一下好像效果不行，假设原始词典中有’云‘，’计算‘而没有’云计算‘，我想要分出’云计算‘这个词，加载自定义词典可以成功，但替换原始词典就不一定成功了。（当然我说的也不一定对）

还有停用词词典，我之前是把停用词在程序里存入一个列表，然后分每个词时都循环一遍列表，这样特别浪费时间。后来把停用词做成字典就很快了。

for eachline in fin可避免memory error。如果还是报memory error，那应该就是输入语料文件单行数据多长了。

#!/usr/bin/python  
#-*- encoding:utf-8 -*-  
import jieba                                           #导入jieba模块
import re 
jieba.load_userdict("newdict.txt")                     #加载自定义词典  
import jieba.posseg as pseg 

def splitSentence(inputFile, outputFile):
    #把停用词做成字典
    stopwords = {}
    fstop = open('stop_words.txt', 'r')
    for eachWord in fstop:
        stopwords[eachWord.strip().decode('utf-8', 'ignore')] = eachWord.strip().decode('utf-8', 'ignore')
    fstop.close()

    fin = open(inputFile, 'r')                                  #以读的方式打开文件  
    fout = open(outputFile, 'w')                                #以写得方式打开文件  
    jieba.enable_parallel(4)                                    #并行分词
    for eachLine in fin:
        line = eachLine.strip().decode('utf-8', 'ignore')       #去除每行首尾可能出现的空格，并转为Unicode进行处理 
        line1 = re.sub("[0-9s+.!/_,$%^*()?;；:-【】+"']+|[+——！，;:。？、~@#￥%……&*（）]+".decode("utf8"), "".decode("utf8"),line)
        wordList = list(jieba.cut(line1))                        #用结巴分词，对每行内容进行分词  
        outStr = ''  
        for word in wordList:
            if word not in stopwords:  
                outStr += word  
                outStr += ' '  
        fout.write(outStr.strip().encode('utf-8') + 'n')       #将分词好的结果写入到输出文件
    fin.close()  
    fout.close()  
  
splitSentence('ss.txt', 'tt.txt')