基于知识图谱实现的多轮问答机制python源码+文档说明

jieba ======== “结巴”中文分词：做最好的 Python 中文分词组件 "Jieba" (Chinese for "to stutter") Chinese text segmentation: built to be the best Python Chinese word segmentation module. - _Scroll down for English documentation._ 特点 ======== * 支持三种分词模式： * 精确模式，试图将句子最精确地切开，适合文本分析； * 全模式，把句子中所有的可以成词的词语都扫描出来, 速度非常快，但是不能解决歧义； * 搜索引擎模式，在精确模式的基础上，对长词再次切分，提高召回率，适合用于搜索引擎分词。 * 支持繁体分词 * 支持自定义词典 * MIT 授权协议 在线演示 ========= http://jiebademo.ap01.aws.af.cm/ (Powered by Appfog) 网站代码：https://github.com/fxsjy/jiebademo 安装说明 ======= 代码对 Python 2/3 均兼容 * 全自动安装：`easy_install jieba` 或者 `pip install jieba` / `pip3 install jieba` * 半自动安装：先下载 http://pypi.python.org/pypi/jieba/ ，解压后运行 `python setup.py install` * 手动安装：将 jieba 目录放置于当前目录或者 site-packages 目录 * 通过 `import jieba` 来引用 算法 ======== * 基于前缀词典实现高效的词图扫描，生成句子中汉字所有可能成词情况所构成的有向无环图 (DAG) * 采用了动态规划查找最大概率路径, 找出基于词频的最大切分组合 * 对于未登录词，采用了基于汉字成词能力的 HMM 模型，使用了 Viterbi 算法 主要功能 ======= 1. 分词 -------- * `jieba.cut` 方法接受三个输入参数: 需要分词的字符串；cut_all 参数用来控制是否采用全模式；HMM 参数用来控制是否使用 HMM 模型 * `jieba.cut_for_search` 方法接受两个参数：需要分词的字符串；是否使用 HMM 模型。该方法适合用于搜索引擎构建倒排索引的分词，粒度比较细 * 待分词的字符串可以是 unicode 或 UTF-8 字符串、GBK 字符串。注意：不建议直接输入 GBK 字符串，可能无法预料地错误解码成 UTF-8 * `jieba.cut` 以及 `jieba.cut_for_search` 返回的结构都是一个可迭代的 generator，可以使用 for 循环来获得分词后得到的每一个词语(unicode)，或者用 * `jieba.lcut` 以及 `jieba.lcut_for_search` 直接返回 list * `jieba.Tokenizer(dictionary=DEFAULT_DICT)` 新建自定义分词器，可用于同时使用不同词典。`jieba.dt` 为默认分词器，所有全局分词相关函数都是该分词器的映射。 代码示例 ```python # encoding=utf-8 import jieba seg_list = jieba.cut("我来到北京清华大学", cut_all=True) print("Full Mode: " + "/ ".join(seg_list)) # 全模式 seg_list = jieba.cut("我来到北京清华大学", cut_all=False) print("Default Mode: " + "/ ".join(seg_list)) # 精确模式 seg_list = jieba.cut("他来到了网易杭研大厦") # 默认是精确模式 print(", ".join(seg_list)) seg_list = jieba.cut_for_search("小明硕士毕业于中国科学院计算所，后在日本京都大学深造") # 搜索引擎模式 print(", ".join(seg_list)) ``` 输出: 【全模式】: 我/ 来到/ 北京/ 清华/ 清华大学/ 华大/ 大学 【精确模式】: 我/ 来到/ 北京/ 清华大学 【新词识别】：他, 来到, 了, 网易, 杭研, 大厦 (此处，“杭研”并没有在词典中，但是也被Viterbi算法识别出来了) 【搜索引擎模式】： 小明, 硕士, 毕业, 于, 中国, 科学, 学院, 科学院, 中国科学院, 计算, 计算所, 后, 在, 日本, 京都, 大学, 日本京都大学, 深造 2. 添加自定义词典 ---------------- ### 载入词典 * 开发者可以指定自己自定义的词典，以便包含 jieba 词库里没有的词。虽然 jieba 有新词识别能力，但是自行添加新词可以保证更高的正确率 * 用法： jieba.load_userdict(file_name) # file_name 为文件类对象或自定义词典的路径 * 词典格式和 `dict.txt` 一样，一个词占一行；每一行分三部分：词语、词频（可省略）、词性（可省略），用空格隔开，顺序不可颠倒。`file_name` 若为路径或二进制方式打开的文件，则文件必须为 UTF-8 编码。 * 词频省略时使用自动计算的能保证分出该词的词频。 **例如：** ``` 创新办 3 i 云计算 5 凱特琳 nz 台中 ``` * 更改分词器（默认为 `jieba.dt`）的 `tmp_dir` 和 `cache_file` 属性，可分别指定缓存文件所在的文件夹及其文件名，用于受限的文件系统。 * 范例： * 自定义词典：https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/userdict.txt * 用法示例：https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/test_userdict.py * 之前： 李小福 / 是 / 创新 / 办 / 主任 / 也 / 是 / 云 / 计算 / 方面 / 的 / 专家 / * 加载自定义词库后：　李小福 / 是 / 创新办 / 主任 / 也 / 是 / 云计算 / 方面 / 的 / 专家 / ### 调整词典 * 使用 `add_word(word, freq=None, tag=None)` 和 `del_word(word)` 可在程序中动态修改词典。 * 使用 `suggest_freq(segment, tune=True)` 可调节单个词语的词频，使其能（或不能）被分出来。 * 注意：自动计算的词频在使用 HMM 新词发现功能时可能无效。 代码示例： ```pycon >>> print('/'.join(jieba.cut('如果放到post中将出错。', HMM=False))) 如果/放到/post/中将/出错/。 >>> jieba.suggest_freq(('中', '将'), True) 494 >>> print('/'.join(jieba.cut('如果放到post中将出错。', HMM=False))) 如果/放到/post/中/将/出错/。 >>> print('/'.join(jieba.cut('「台中」正确应该不会被切开', HMM=False))) 「/台/中/」/正确/应该/不会/被/切开 >>> jieba.suggest_freq('台中', True) 69 >>> print('/'.join(jieba.cut('「台中」正确应该不会被切开', HMM=False))) 「/台中/」/正确/应该/不会/被/切开 ``` * "通过用户自定义词典来增强歧义纠错能力" --- https://github.com/fxsjy/jieba/issues/14 3. 关键词提取 ------------- ### 基于 TF-IDF 算法的关键词抽取 `import jieba.analyse` * jieba.analyse.extract_tags(sentence, topK=20, withWeight=False, allowPOS=()) * sentence 为待提取的文本 * topK 为返回几个 TF/IDF 权重最大的关键词，默认值为 20 * withWeight 为是否一并返回关键词权重值，默认值为 False * allowPOS 仅包括指定词性的词，默认值为空，即不筛选 * jieba.analyse.TFIDF(idf_path=None) 新建 TFIDF 实例，idf_path 为 IDF 频率文件 代码示例 （关键词提取） https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/extract_tags.py 关键词提取所使用逆向文件频率（IDF）文本语料库可以切换成自定义语料库的路径 * 用法： jieba.analyse.set_idf_path(file_name) # file_name为自定义语料库的路径 * 自定义语料库示例：https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/extra_dict/idf.txt.big * 用法示例：https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/extract_tags_idfpath.py 关键词提取所使用停止词（Stop Words）文本语料库可以切换成自定义语料库的路径 * 用法： jieba.analyse.set_stop_words(file_name) # file_name为自定义语料库的路径 * 自定义语料库示例：https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/extra_dict/stop_words.txt * 用法示例：https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/extract_tags_stop_words.py 关键词一并返回关键词权重值示例 * 用法示例：https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/extract_tags_with_weight.py ### 基于 TextRank 算法的关键词抽取 * jieba.analyse.textrank(sentence, topK=20, withWeight=False, allowPOS=('ns', 'n', 'vn', 'v')) 直接使用，接口相同，注意默认过滤词性。 * jieba.analyse.TextRank() 新建自定义 TextRank 实例 算法论文： [TextRank: Bringing Order into Texts](http://web.eecs.umich.edu/~mihalcea/papers/mihalcea.emnlp04.pdf) #### 基本思想: 1. �