摘要

使用python的jieba切词模块，对文本数据进行分词并统计个数（collections.Counter模块进行统计），这样方便了我们分析数据。要使用jieba模块分词的话，还需要自己建立一个适合自己行业的词性字典，否则切出来的词，很多并不是你想要的。

这次分词的目地就是要查看生产数据库中，发货表中的数据，看看哪些货源发源最多，统计出这些货源的数量

这次切词采用python的jieba切词模块

先把数据从数据库中导到一个txt文本里，然后python打开这文本，用jieba.cut直接切词

再用collections.Counter进行统计，再重新写到文本中保存结果，以便

数据库中导下来的部分数据如下：

棉被

钢板 20-22吨

尼桑阳光事故车

钢构件

地瓜（可免高速费）35吨左右

标识标牌

衣物，家用设备！

空调风机盘管22台共计10个立方

四轮电动车

设备 混凝土搅拌机

果袋 4米2车 大车空车配货也可以 5吨重 7立方 价钱面议

果丹皮

小轿车SUV

猪饲料

酒

食品 现代牧业牛奶

搅拌机

1.2米实木单人床

车

设备 衣服铁架

肥料

设备

肥料

鞋，鞋，鞋

蜜蜂

切词代码：

#!/usr/bin/env python
#coding = utf8
from collections import Counter
import jieba.analyse
import time
bill_path = r'bill.txt'
bill_result_path = r'bill_result.txt'
car_path = 'car.txt'
with open(bill_path,'r') as fr:
data = jieba.cut(fr.read())
data = dict(Counter(data))
with open(bill_result_path,'w') as fw:
for k,v in data.items():
fw.write("%s,%d\n" % (k.encode('utf-8'),v))

切词后的部分数据如下：

机台,137

速腾,30

铅门,1

机及,9

押金,2

以辆,1

遂溪,4

五百个,4

采煤,8

画眉鸟,3

神灯,1

冻肉,499

潮阳,1

体集,1

鹿,3

开封,20

福迪,2

纸张,213

上,242

壁式,7

其实这数据还是有很多问题的，主要是关于词性问题，首先，jieba库的词性标记有点问题，如“西瓜”，它在词性里标的是地名(ns)，而不是名词(n)，而且我们需要是n词性才对，所以造成很多数据是有问题的，所以，要根据行业特点，制定自己的词性字典，然后再进行切记，就会精准的很多，并在以后使用场景中不停地优化这个字典。关于更多的词性问题，可以查看相关的资料：

jieba相关资料

jieba

"结巴"中文分词：做最好的Python中文分词组件 "Jieba"

Feature

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

jieba更多资料：

https://github.com/fxsjy/jieba/tree/jieba3k