pythonjieba詞性標注

A. 怎麼是用python 語言 使用結巴分詞 呢

Python代碼

#encoding=utf-8
importjieba

seg_list=jieba.cut("我來到北京清華大學",cut_all=True)
print"FullMode:","/".join(seg_list)#全模式

seg_list=jieba.cut("我來到北京清華大學",cut_all=False)
print"DefaultMode:","/".join(seg_list)#默認模式

seg_list=jieba.cut("他來到了網易杭研大廈")
print",".join(seg_list)

輸出：

FullMode:我/來/來到/到/北/北京/京/清/清華/清華大學/華/華大/大/大學/學

DefaultMode:我/來到/北京/清華大學

他,來到,了,網易,杭研,大廈(此處，「杭研」並沒有在詞典中，但是也被Viterbi演算法識別出來了)

B. 如何利用Python對中文進行分詞處理

python做中文分詞處理主要有以下幾種：結巴分詞、NLTK、THULAC
1、fxsjy/jieba
結巴的標語是：做最好的 Python 中文分片語件，或許從現在來看它沒做到最好，但是已經做到了使用的人最多。結巴分詞網上的學習資料和使用案例比較多，上手相對比較輕松，速度也比較快。
結巴的優點：
支持三種分詞模式
支持繁體分詞
支持自定義詞典
MIT 授權協議

2、THULAC：一個高效的中文詞法分析工具包
前兩天我在做有關於共享單車的用戶反饋分類，使用jieba分詞一直太過零散，分類分不好。後來江兄給我推薦了THULAC： 由清華大學自然語言處理與社會人文計算實驗室研製推出的一套中文詞法分析工具包 。THULAC的介面文檔很詳細，簡單易上手。
THULAC分詞的優點：
能力強。利用規模最大的人工分詞和詞性標注中文語料庫（約含5800萬字）訓練而成，模型標注能力強大。
准確率高。該工具包在標准數據集Chinese Treebank（CTB5）上分詞的F1值可達97.3％，詞性標注的F1值可達到92.9％
速度較快。同時進行分詞和詞性標注速度為300KB/s，每秒可處理約15萬字。只進行分詞速度達到1.3MB/s，速度比jieba慢

Python 解決中文編碼問題基本可以用以下邏輯：
utf8（輸入） ——> unicode（處理） ——> （輸出）utf8
Python 裡面處理的字元都是都是unicode 編碼，因此解決編碼問題的方法是把輸入的文本（無論是什麼編碼）解碼為（decode）unicode編碼，然後輸出時再編碼（encode）成所需編碼。
由於處理的一般為txt 文檔，所以最簡單的方法，是把txt 文檔另存為utf-8 編碼，然後使用Python 處理的時候解碼為unicode（sometexts.decode('utf8')），輸出結果回txt 的時候再編碼成utf8（直接用str() 函數就可以了）。

C. 部分常用分詞工具使用整理

以下分詞工具均能在Python環境中直接調用（排名不分先後）。

1、jieba（結巴分詞） 免費使用

2、HanLP（漢語言處理包） 免費使用

3、SnowNLP（中文的類庫） 免費使用

4、FoolNLTK（中文處理工具包） 免費使用

5、Jiagu（甲骨NLP） 免費使用

6、pyltp（哈工大語言雲） 商用需要付費

7、THULAC（清華中文詞法分析工具包） 商用需要付費

8、NLPIR（漢語分詞系統） 付費使用

1、jieba（結巴分詞）

「結巴」中文分詞：做最好的 Python 中文分片語件。

項目Github地址：jieba

安裝 ：

pip install jieba

使用 ：

import jieba

jieba.initialize()

text = '化妝和服裝'

words = jieba.cut(text)

words = list(words)

print(words)

2、HanLP（漢語言處理包）

HanLP是一系列模型與演算法組成的NLP工具包，由大快搜索主導並完全開源，目標是普及自然語言處理在生產環境中的應用。HanLP具備功能完善、性能高效、架構清晰、語料時新、可自定義的特點。

項目Github地址：pyhanlp

安裝：

pip install pyhanlp

使用 ：

import pyhanlp

text = '化妝和服裝'

words = []

for term in pyhanlp.HanLP.segment(text):

words.append(term.word)

print(words)

3、SnowNLP（中文的類庫）

SnowNLP是一個python寫的類庫，可以方便的處理中文文本內容，是受到了TextBlob的啟發而寫的，由於現在大部分的自然語言處理庫基本都是針對英文的，於是寫了一個方便處理中文的類庫，並且和TextBlob不同的是，這里沒有用NLTK，所有的演算法都是自己實現的，並且自帶了一些訓練好的字典。

項目Github地址：snownlp

安裝：

pip install snownlp

使用：

import snownlp

text = '化妝和服裝'

words = snownlp.SnowNLP(text).words

print(words)

4、FoolNLTK（中文處理工具包）

可能不是最快的開源中文分詞，但很可能是最準的開源中文分詞。

項目Github地址：FoolNLTK

安裝：

pip install foolnltk

使用：

import fool

text = '化妝和服裝'

words = fool.cut(text)

print(words)

5、Jiagu（甲骨NLP）

基於BiLSTM模型，使用大規模語料訓練而成。將提供中文分詞、詞性標注、命名實體識別、關鍵詞抽取、文本摘要、新詞發現等常用自然語言處理功能。參考了各大工具優缺點製作，將Jiagu回饋給大家。

項目Github地址：jiagu

安裝：

pip3 install jiagu

使用：

import jiagu

jiagu.init()

text = '化妝和服裝'

words = jiagu.seg(text)

print(words)

6、pyltp（哈工大語言雲）

pyltp 是 LTP 的 Python 封裝，提供了分詞，詞性標注，命名實體識別，依存句法分析，語義角色標注的功能。

項目Github地址：pyltp，3.4模型下載鏈接：網盤

安裝：

pip install pyltp

使用：

import pyltp

segmentor = pyltp.Segmentor()

segmentor.load('model/ltp_data_v3.4.0/cws.model') # 模型放置的路徑

text = '化妝和服裝'

words = segmentor.segment(text)

words = list(words)

print(words)

7、THULAC（清華中文詞法分析工具包）

THULAC（THU Lexical Analyzer for Chinese）由清華大學自然語言處理與 社會 人文計算實驗室研製推出的一套中文詞法分析工具包，具有中文分詞和詞性標注功能。

項目Github地址：THULAC-Python

安裝：

pip install thulac

使用：

import thulac

thu = thulac.thulac(seg_only=True)

text = '化妝和服裝'

words = thu.cut(text, text=True).split()

print(words)

NLPIR（漢語分詞系統）

主要功能包括中文分詞；英文分詞；詞性標注；命名實體識別；新詞識別；關鍵詞提取；支持用戶專業詞典與微博分析。NLPIR系統支持多種編碼、多種操作系統、多種開發語言與平台。

項目Github地址：pynlpir

安裝：

pip install pynlpir

下載證書覆蓋到安裝目錄，NLPIR.user 例如安裝目錄：/usr/lib64/python3.4/site-packages/pynlpir/Data

使用 ：

import pynlpir

pynlpir.open()

text = '化妝和服裝'

words = pynlpir.segment(text, pos_tagging=False)

print(words)

pynlpir.close()

D. jieba分詞的詞性表

jieba分詞的普通分詞缺禪余用jieba.cut函數，分詞並進行詞性標注用jieba.posseg.cut函數， 官網 示例如下：

jieba使用的詞襲祥性標伏滾注表如下：

E. 如何用 Python 中的 NLTK 對中文進行分析和處理

有很多好用的中文處理包：
Jieba：可以用來做分詞，詞性標注，TextRank
HanLP：分詞，命名實體識別，依存句法分析，還有FudanNLP，NLPIR
個人覺得都比NLTK好用～

F. jieba分詞（R vs. python）

自然語言處理（NLP）是機器學習重要分支之一，主要應用於篇章理解、文本摘要、情感分析、知識圖譜、文本翻譯等領域。而NLP應用首先是對文本進行分詞，當前中文分詞器有Ansj、paoding、盤古分詞等多種，而最基礎的分詞器應該屬於jieba分詞器（比較見下圖）。

下面將分別應用R和python對jieba分詞器在中文分詞、詞性標注和關鍵詞提取領域的應用進行比較。

R實現

通過函數worker()來初始化分詞引擎，使用segment()進行分詞。有四種分詞模式:最大概率法（MP）、隱馬爾科夫模型（HMM）、混合模型（Mix）及索引模型（query）,默認為混合模型。具體可查看help(worker).

#install.packages('jiebaR')library(jiebaR)mixseg <- worker()segment( "這是一段測試文本" , mixseg ) #或者用以下操作mixseg['這是一段測試文本']mixseg <= "這是一段測試文本"

python實現

python中需安裝jieba庫，運用jieba.cut實現分詞。cut_all參數為分詞類型，默認為精確模式。

import jiebaseg_list = jieba.cut(u"這是一段測試文本",cut_all = False)print("Full mode: "+ ",".join(seg_list))  #默認精確模式

無論是R還是python都為utf—8編碼。

R實現

可以使用<=.tagger 或者tag 來進行分詞和詞性標注，詞性標注使用混合模型模型分詞，標注採用和 ictclas 兼容的標記法。

words = "我愛北京天安門"tagger = worker("tag") #開啟詞性標注啟發器tagger <= words    #    r        v      ns      ns    # "我"    "愛"  "北京" "天安門"

python實現

#詞性標注import jieba.posseg as psegwords = pseg.cut("我愛北京天安門")for word,flag in words:    print('%s, %s' %(word,flag))

R實現

R關鍵詞提取使用逆向文件頻率（IDF）文本語料庫,通過worker參數「keywords」開啟關鍵詞提取啟發器，topn參數為關鍵詞的個數。

keys = worker("keywords",topn = 5, idf = IDFPATH)keys <= "會議邀請到美國密歇根大學(University of Michigan, Ann Arbor）環境健康科學系副教授奚傳武博士作題為「Multibarrier approach for safe drinking waterin the US : Why it failed in Flint」的學術講座，介紹美國密歇根Flint市飲用水污染事故的發生發展和處置等方面內容。講座後各相關單位同志與奚傳武教授就生活飲用水在線監測系統、美國水污染事件的處置方式、生活飲用水老舊管網改造、如何有效減少消毒副產物以及美國涉水產品和二次供水單位的監管模式等問題進行了探討和交流。本次交流會是我市生活飲用水衛生管理工作洽商機制運行以來的又一次新嘗試，也為我市衛生計生綜合監督部門探索生活飲用水衛生安全管理模式及突發水污染事件的應對措施開拓了眼界和思路。"#結果：#        48.8677        23.4784        22.1402        20.326        18.5354 #      "飲用水"        "Flint"        "衛生"      "水污染"        "生活"

python實現

python實現關鍵詞提取可運用TF-IDF方法和TextRank方法。allowPOS參數為限定范圍詞性類型。

#關鍵詞提取import jieba.analysecontent = u'會議邀請到美國密歇根大學(University of Michigan, Ann Arbor）環境健康科學系副教授奚傳武博士作題為「Multibarrier approach for safe drinking waterin the US : Why it failed in Flint」的學術講座，介紹美國密歇根Flint市飲用水污染事故的發生發展和處置等方面內容。講座後各相關單位同志與奚傳武教授就生活飲用水在線監測系統、美國水污染事件的處置方式、生活飲用水老舊管網改造、如何有效減少消毒副產物以及美國涉水產品和二次供水單位的監管模式等問題進行了探討和交流。本次交流會是我市生活飲用水衛生管理工作洽商機制運行以來的又一次新嘗試，也為我市衛生計生綜合監督部門探索生活飲用水衛生安全管理模式及突發水污染事件的應對措施開拓了眼界和思路。'#基於TF-IDFkeywords = jieba.analyse.extract_tags(content,topK = 5,withWeight = True,allowPOS = ('n','nr','ns'))for item in keywords:        print item[0],item[1]  #基於TF-IDF結果# 飲用水 0.448327672795# Flint 0.219353532163# 衛生 0.203120821773# 水污染 0.186477211628# 生活 0.170049997544

#基於TextRankkeywords = jieba.analyse.textrank(content,topK = 5,withWeight = True,allowPOS = ('n','nr','ns'))for item in keywords:        print item[0],item[1]    #基於TextRank結果：# 飲用水 1.0# 美國 0.570564785973# 奚傳武 0.510738424509# 單位 0.472841889334# 講座 0.443770732053

寫在文後

自然語言處理（NLP）在數據分析領域有其特殊的應用，在R中除了jiebaR包，中文分詞Rwordseg包也非常常用。一般的文本挖掘步驟包括：文本獲取（主要用網路爬取）——文本處理（分詞、詞性標注、刪除停用詞等）——文本分析（主題模型、情感分析）——分析可視化（詞雲、知識圖譜等）。本文是自然語言處理的第一篇，後續將分別總結下應用深度學習Word2vec進行詞嵌入以及主題模型、情感分析的常用NLP方法。

參考資料

Introction · jiebaR 中文分詞 https://qinwenfeng.com/jiebaR/segment.html

知乎：【文本分析】利用jiebaR進行中文分詞 https://zhuanlan.hu.com/p/24882048

雪晴數據網：全棧數據工程師養成攻略 http://www.xueqing.tv/course/73

搜狗實驗室，詞性標注應用 http://www.sogou.com/labs/webservice/

【R文本挖掘】中文分詞Rwordseg http://blog.163.com/zzz216@yeah/blog/static/162554684201412895732586/

G. 自然語言處理（NLP）的基礎難點：分詞演算法

自然語言處理（NLP，Natural Language Processing）是人工智慧領域中的一個重要方向，主要研究人與計算機之間用自然語言進行有效通信的各種理論和方法。自然語言處理的底層任務由易到難大致可以分為詞法分析、句法分析和語義分析。分詞是詞法分析（還包括詞性標注和命名實體識別）中最基本的任務，也是眾多NLP演算法中必不可少的第一步，其切分准確與否往往與整體結果息息相關。

金融領域分詞的難點

分詞既簡單又復雜。簡單是因為分詞的演算法研究已經很成熟了，大部分的演算法（如HMM分詞、CRF分詞）准確率都可以達到95%以上；復雜則是因為剩下的5%很難有突破，主要可以歸結於三點：

▲粒度，即切分時的最小單位，不同應用對粒度的要求不一樣，比如「融資融券」可以是一個詞也可以是兩個詞

▲歧義，比如「恆生」一詞，既可指恆生公司，又可指恆生指數

▲未登錄詞，即未出現在演算法使用的詞典中的詞，比如不常見的專業金融術語，以及各種上市公司的名稱

在金融領域中，分詞也具有上述三個難點，並且在未登錄詞方面的難點更為突出，這是因為金融類詞彙本來就多，再加上一些專有名詞不僅有全稱還有簡稱，這就進一步增大了難度。

在實際應用中，以上難點時常會造成分詞效果欠佳，進而影響之後的任務。尤其是在一些金融業務中，有許多需要與用戶交互的場景，某些用戶會用口語化的詞彙描述業務，如果分詞錯誤會影響用戶意圖的解析，這對分詞的准確性提出了更高的要求。因此在進行NLP上層應用開發時，需要對分詞演算法有一定的了解，從而在效果優化時有能力對分詞器進行調整。接下來，我們介紹幾種常用的分詞演算法及其應用在金融中的優劣。

幾種常見的分詞演算法

分詞演算法根據其核心思想主要分為兩種：

第一種是基於字典的分詞，先把句子按照字典切分成詞，再尋找詞的最佳組合方式，包括最大匹配分詞演算法、最短路徑分詞演算法、基於N-Gram model的分詞演算法等；

第二種是基於字的分詞，即由字構詞，先把句子分成一個個字，再將字組合成詞，尋找最優的切分策略，同時也可以轉化成序列標注問題，包括生成式模型分詞演算法、判別式模型分詞演算法、神經網路分詞演算法等。

最大匹配分詞尋找最優組合的方式是將匹配到的最長片語合在一起，主要的思路是先將詞典構造成一棵Trie樹（也稱為字典樹），Trie樹由詞的公共前綴構成節點，降低了存儲空間的同時可以提升查找效率。

最大匹配分詞將句子與Trie樹進行匹配，在匹配到根結點時由下一個字重新開始進行查找。比如正向（從左至右）匹配「他說的確實在理」，得出的結果為「他／說／的確／實在／理」。如果進行反向最大匹配，則為「他／說／的／確實／在理」。

這種方式雖然可以在O(n)時間對句子進行分詞，但是只單向匹配太過絕對，尤其是金融這種詞彙較豐富的場景，會出現例如「交易費/用」、「報價單/位」等情況，所以除非某些詞的優先順序很高，否則要盡量避免使用此演算法。

最短路徑分詞演算法首先將一句話中的所有詞匹配出來，構成詞圖（有向無環圖DAG），之後尋找從起始點到終點的最短路徑作為最佳組合方式，例：

我們認為圖中每個詞的權重都是相等的，因此每條邊的權重都為1。

在求解DAG圖的最短路徑問題時，總是要利用到一種性質：即兩點之間的最短路徑也包含了路徑上其他頂點間的最短路徑。比如S->A->B->E為S到E到最短路徑，那S->A->B一定是S到B到最短路徑，否則會存在一點C使得d(S->C->B)<d(S->A->B)，那S到E的最短路徑也會變為S->C->B->E，這就與假設矛盾了。利用上述的最優子結構性質，可以利用貪心演算法或動態規劃兩種求解演算法：

（1）基於Dijkstra演算法求解最短路徑，該演算法適用於所有帶權有向圖，求解源節點到其他所有節點的最短路徑，並可以求得全局最優解；

（2）N-最短路徑分詞演算法，該方法是對Dijkstra演算法的擴展，在每一步保存最短的N條路徑，並記錄這些路徑上當前節點的前驅，在最後求得最優解時回溯得到最短路徑。這種方法的准確率優於Dijkstra演算法，但在時間和空間復雜度上都更大。

相較於最大匹配分詞演算法，最短路徑分詞演算法更加靈活，可以更好地把詞典中的片語合起來，能更好地解決有歧義的場景。比如上述「他說的確實在理」這句話，用最短路徑演算法的計算結果為「他／說／的／確實／在理」，避免了正向最大匹配的錯誤。但是對於詞典中未存在的詞基本沒有識別能力，無法解決金融領域分詞中的「未登錄詞」難點。

N-Gram（又稱N元語法模型）是基於一個假設：第n個詞出現與前n-1個詞相關，而與其他任何詞不相關。在此種假設下，可以簡化詞的條件概率，進而求解整個句子出現的概率。

現實中，常用詞的出現頻率或者概率肯定比罕見詞要大。因此，可以將求解詞圖最短路徑的問題轉化為求解最大概率路徑的問題，即分詞結果為「最有可能的詞的組合「。

計算詞出現的概率，僅有詞典是不夠的，還需要充足的語料，所以分詞任務已經從單純的「演算法」上升到了「建模」，即利用統計學方法結合大數據挖掘，對「語言」（句子出現的概率）進行建模。

我們將基於N-gram模型所統計出的概率分布應用到詞圖中，可以得到詞的概率圖。對該詞圖用最短路徑分詞演算法求解最大概率的路徑，即可得到分詞結果。

相較於前兩種分詞演算法，基於N-Gram model的分詞演算法對詞頻進行了統計建模，在切分有歧義的時候力求得到全局最優值，比如在切分方案「證券/自營/業務」和「證券/自/營業/務」中，統計出「證券/自營/業務」出現的概率更大，因此結果有更高的准確率。但也依然無法解決金融場景中未登錄詞的問題。

生成式模型主要有隱馬爾可夫模型（HMM，Hidden Markov Model）、樸素貝葉斯分類等。HMM是常用的分詞模型，基於Python的jieba分詞器和基於Java的HanLP分詞器都使用了HMM。

HMM模型認為在解決序列標注問題時存在兩種序列，一種是觀測序列，即人們顯性觀察到的句子，另一種是隱狀態序列，即觀測序列的標簽。假設觀測序列為X，隱狀態序列是Y，則因果關系為Y->X。因此要得到標注結果Y，必須對X的概率、Y的概率、P(X|Y)進行計算，即建立P(X,Y)的概率分布模型。

HMM演算法可以在一定程度上解決未登錄詞的問題，但生成式模型的准確率往往沒有接下來要談到的判別式模型高。

判別式模型主要有感知機、支持向量機（SVM，Support Vector Machine）、條件隨機場（CRF，Conditional Random Field）、最大熵模型等，其中感知機模型和CRF模型是常用的分詞模型。

（1）平均感知機分詞演算法

感知機是一種簡單的二分類線性模型，通過構造超平面，將特徵空間（輸入空間）中的樣本分為正負兩類。通過組合，感知機也可以處理多分類問題。但由於每次迭代都會更新模型的所有權重，被誤分類的樣本會造成很大影響，因此採用平均的方法，在處理完一部分樣本後對更新的權重進行平均。

（2）CRF分詞演算法

CRF可以看作一個無向圖模型，假設給定的標注序列為Y，觀測序列為X，CRF對條件概率P(Y|X)進行定義，而不是對聯合概率建模。

平均感知機演算法雖然速度快，但仍不夠准確。適合一些對速度要求高、對准確性要求相對不那麼高的場景。CRF分詞演算法可以說是目前最常用的分詞、詞性標注和實體識別演算法，它對未登陸詞也有很好的識別能力，是目前在速度、准確率以及未登錄詞識別上綜合表現最突出的演算法，也是我們目前所採用的解決方案，但速度會比感知機慢一些。

在NLP中，最常用的神經網路為循環神經網路（RNN，Recurrent Neural Network），它在處理變長輸入和序列輸入問題中有著巨大的優勢。LSTM（Long Short-Term Memory，長短期記憶網路）為RNN變種的一種，在一定程度上解決了RNN在訓練過程中梯度消失和梯度爆炸的問題。

目前對於序列標注任務，業內公認效果最好的模型是BiLSTM+CRF。相比於上述其它模型，雙向循環神經網路BiLSTM，可以更好地編碼當前字等上下文信息，並在最終增加CRF層，核心是用Viterbi演算法進行解碼，以得到全局最優解，避免B,S,E這種不可能的標記結果的出現，提高准確率。

神經網路分詞雖然能在准確率、未登錄詞識別上有更好的表現，但RNN無法並行計算，在速度上沒有優勢，所以該演算法通常在演算法研究、句子精確解析等對速度要求不高的場景下使用。

分詞作為NLP底層任務之一，既簡單又重要，很多時候上層演算法的錯誤都是由分詞結果導致的。因此，對於底層實現的演算法工程師，不僅需要深入理解分詞演算法，更需要懂得如何高效地實現和調試。

而對於上層應用的演算法工程師，在實際分詞時，需要根據業務場景有選擇地應用上述演算法，比如在搜索引擎對大規模網頁進行內容解析時，對分詞對速度要求大於精度，而在智能問答中由於句子較短，對分詞的精度要求大於速度。

H. 1. jieba中文處理

jieba是一個在中文自然語言處理局喚中用的最多的工具包之一，它以分詞起家，目前已經能夠實現包括分詞、詞性標注以及命名實體識別等多種功能。既然Jieba是以分詞起家，我們自然要首先學習Jieba的中文分詞功能。Jieba提供了三種分詞模式：

在jieba分詞中，最常用的分詞函數有兩個，分別是 cut 和 cut_for_search ，分別對應於「精確模式/全模式」和「搜索引擎模式」。

當然，兩者的輸入參數也不一樣，桐蔽凱cut函數的輸入主要有三個，分別是：

cut_for_search 函數主要有兩個參數：

需要注意的是， cut 和 cut_for_search 返回的都是generator，如果想直接返回列表，需要使用 lcut 和 lcut_for_search

如果在一些特定場景中，需要使用一些特殊詞彙進行分詞，就需要載入自定義的分詞詞典：

其中，用戶字典的格式為：

每一行表示一個單詞，每行最多由三部分組成

如果只是少量詞彙，可以使用

需要注意的是，如果沒有給出詞頻和詞性信息，在後續的處理中可能會造成一定的影響。

jieba提供了兩種關鍵詞提取演算法，分別是TF-IDF以及TextRank

關於TF-IDF的原理，可以參考吳軍老師的《數學之美》，裡面給出了很詳細的說明。本文只介紹利用TF-IDF演算法提取關鍵詞。

其中：

TextRank的用法與extract_tags的函數定義完全一致

詞性標注主要是在分詞的基礎上，對詞的詞性進行判別，在jieba中可以使用如下方式進行：

在jieba中採用將目標文檔按行分割，對每一行採用一個Python進程進行分詞處理，然後將結果歸並到一起（有點類似於MapRece）。據說目前尚不支持Windows，僅支持並磨Linux和MacOS。

啟動並行分詞使用如下命令：

關閉並行分詞使用如下命令：

使用tokenize函數後，會獲得一個詞語信息的元組，元組中的第一個元素是分詞得到的結果，第二個元素是詞的起始位置，第三個元素是詞的終止位置。

除了本文介紹的jieba分詞工具包以外，還有很多好用的中文分詞工具，比如

I. python怎麼提取形容詞性

python提取形容詞性步驟如下。
1、主要雀扒Python中，使用結巴分頃游昌詞(jieba)進行關磨余鍵詞提取。
2、和詞性標注的方法，以及相關的示例代碼。