Python【jieba】词性标注表_python jieba 词性

jieba词性标注表（0.39版）

jieba是参照【ICTCLAS 汉语词性标注集 中科院】的

读取jieba词库，生成词性标注表，保存为excel

import jieba, pandas as pd, os
jieba_dict = os.path.dirname(jieba.__file__) + '/dict.txt'
df_jieba = pd.read_table(jieba_dict, sep=' ', header=None)[[2, 0]]
dt = {k: set() for k in df_jieba[2].values}
for f, w in df_jieba.values:dt[f].add(w)
ls_of_ls = [(f, len(w), ' '.join(list(w)[:50])) for f, w in dt.items()]
pd.DataFrame(ls_of_ls, columns=['flag', 'count', 'e.g.']).sort_values('flag').to_excel('flag.xlsx', index=None)
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带词性的分词

import jieba.posseg as jp
print(jp.lcut('我爱西樵山'))
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[pair(‘我’, ‘r’), pair(‘爱’, ‘v’), pair(‘西樵山’, ‘ns’)]

词与词性间映射

from jieba.posseg import dt
print(dt.word_tag_tab)
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en2cn字典映射

flag_en2cn = {
    'a': '形容词', 'ad': '副形词', 'ag': '形语素', 'an': '名形词', 'b': '区别词',
    'c': '连词', 'd': '副词', 'df': '不要', 'dg': '副语素',
    'e': '叹词', 'f': '方位词', 'g': '语素', 'h': '前接成分',
    'i': '成语', 'j': '简称略语', 'k': '后接成分', 'l': '习用语',
    'm': '数词', 'mg': '数语素', 'mq': '数量词',
    'n': '名词', 'ng': '名语素', 'nr': '人名', 'nrfg': '古代人名', 'nrt': '音译人名',
    'ns': '地名', 'nt': '机构团体', 'nz': '其他专名',
    'o': '拟声词', 'p': '介词', 'q': '量词',
    'r': '代词', 'rg': '代语素', 'rr': '代词', 'rz': '代词',
    's': '处所词', 't': '时间词', 'tg': '时间语素',
    'u': '助词', 'ud': '得', 'ug': '过', 'uj': '的', 'ul': '了', 'uv': '地', 'uz': '着',
    'v': '动词', 'vd': '副动词', 'vg': '动语素', 'vi': '动词', 'vn': '名动词', 'vq': '动词',
    'x': '非语素字', 'y': '语气词', 'z': '状态词', 'zg': '状态语素',
}
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运行
运行

0.42版后paddle模式词性和专名类别标签

from jieba import enable_paddle, posseg
enable_paddle()
print(posseg.lcut('小基基在南海注册桂城人工智能公司'))
print(posseg.lcut('小基基在南海注册桂城人工智能公司', use_paddle=True))
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其它词性标注表

nltk词性标注表

import nltk
text = 'Sweat is the lubricant of success'
words = nltk.word_tokenize(text)
tags = nltk.pos_tag(words)
print(words, tags, sep='\n')
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[‘Sweat’, ‘is’, ‘the’, ‘lubricant’, ‘of’, ‘success’]
[(‘Sweat’, ‘NN’), (‘is’, ‘VBZ’), (‘the’, ‘DT’), (‘lubricant’, ‘NN’), (‘of’, ‘IN’), (‘success’, ‘NN’)]

百度AI词性标注表

用于【句法分析】

用于【词法分析】

示例

对比句法分析，缺少了

pyltp词性标注表

补充