京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
作者:小伍哥
来源:AI入门学习
一、应用概述
最近做一个项目,发现很多场景,把汉字转换成拼音,然后进行深度学习分类,能够取得非常不错的效果,在做内容识别,特别是涉及到同音字的时候,转换成拼音就显得特别重要。比如垃圾广告识别:公众号、工仲号、躬总号,公众號、微信、威信、维伈.........,pypinyin是我用的一个比较好用的Python包,给大家分享下,当然,在其他很多场景也是可以使用的,排序、检索等等场合。
二、有关文档
GitHub: https://github.com/mozillazg/python-pinyin
文 档:https://pypinyin.readthedocs.io/zh_CN/master/
PyPi :https://pypi.org/project/pypinyin/
三、关于安装
#可以使用 pip 进行安装 pip install pypinyin #easy_install 安装 easy_install pypinyin #源码安装 python setup.py install
四、核心函数
1、pypinyin.pinyin
语法:pypinyin.pinyin(hans, style=Style.TONE, heteronym=False, errors='default', strict=True)
功能:将汉字转换为拼音,返回汉字的拼音列表。
参数:
from pypinyin import pinyin, Style
import pypinyin
#普通模式
pinyin('中心')
[['zhōng'], ['xīn']]
pinyin('公众号')
[['gōng'], ['zhòng'], ['hào']]
# 启用多音字模式
pinyin('中心', heteronym=True)
[['zhōng', 'zhòng'], ['xīn']]
# 设置拼音风格
pinyin('中心', style=Style.NORMAL )
#普通风格
[['zhong'], ['xin']]
pinyin('中心', style=Style.FIRST_LETTER)
[['z'], ['x']]
pinyin('中心', style=Style.TONE2)
[['zho1ng'], ['xi1n']]
pinyin('中心', style=Style.TONE3)
[['zhong1'], ['xin1']]
pinyin('中心', style=Style.CYRILLIC)
#汉语拼音与俄语字母对照风格
[['чжун1'], ['синь1']]
2、pypinyin.lazy_pinyin
语法:pypinyin.lazy_pinyin(hans, style=Style, errors='default', strict=True)
功能:将汉字转换为拼音,返回不包含多音字结果的拼音列表,与 pinyin() 的区别是返回的拼音是个字符串, 并且每个字只包含一个读音
参数:
from pypinyin import lazy_pinyin, Style
import pypinyin
lazy_pinyin('中心')
['zhong', 'xin']lazy_pinyin('微信公众号')['wei', 'xin', 'gong', 'zhong', 'hao']
lazy_pinyin('中心', style=Style.TONE)
['zhōng', 'xīn']
lazy_pinyin('中心', style=Style.FIRST_LETTER)
['z', 'x']
lazy_pinyin('中心', style=Style.TONE2)
['zho1ng', 'xi1n']
lazy_pinyin('中心', style=Style.CYRILLIC)
['чжун1', 'синь1']
3、pypinyin.slug
功能:将汉字转换为拼音,然后生成 slug 字符串,简单说就是自定义分隔符
语法:pypinyin.slug(hans , style=Style, heteronym=False, separator='-', errors='default', strict=True)
import pypinyin
from pypinyin import Style
pypinyin.slug('我是中国人')
'wo-shi-zhong-guo-ren'
pypinyin.slug('我是中国人', separator=' ')
'wo shi zhong guo ren'
pypinyin.slug('中国人2020雄起', separator=' ')
#遇到数字等非汉字不注音'zhong guo ren 2020 xiong qi'
pypinyin.slug('中国人2020雄起', style=Style.FIRST_LETTER)
'z-g-r-2020-x-q'
pypinyin.slug('我是中国人', style=Style.CYRILLIC)
'во3-ши4-чжун1-го2-жэнь'
4、 pypinyin.load_single_dict
功能:载入用户自定义的单字拼音库
语法: pypinyin.load_single_dict(pinyin_dict, style='default')
参数:
5、 pypinyin.load_phrases_dict
功能:载入用户自定义的词语拼音库
语法: pypinyin.load_phrases_dict(phrases_dict, style='default')
参数:
五、一个案例
假如需要找出一个垃圾评价的相似样本,用汉语相似性远远小于拼音,这个时候,拼音就能发挥很大的优势。
当然转换成拼音后,把每个音节当一个词,进行深度学习,效果也是非常好的。
S1 = '加公众号:小优惠,领券,便宜购买'
S2 = '伽工仲号:小优惠,伶绻,便宜购买'
#汉语相似
simi_1 = len(set(S1).intersection(set(S2)))/len(set(S1).union(set(S2)))#相似不懂的可以看我前面集合的文章
simi_1
0.5
#转换成拼音后显示
S1 = lazy_pinyin(S1)
S2 = lazy_pinyin(S2)
simi_2 = len(set(S1).intersection(set(S2)))/len(set(S1).union(set(S2)))
simi_2
0.875
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
【核心关键词】贷款、报表、课程、专业、建模、缺失值、营销、互联网、银行、办公自动化、数据分析、数据预处理、特征工程、贷 ...
2026-06-05在数据库数据查询、业务报表统计、多表关联分析中,LEFT JOIN左连接是使用率最高的SQL关联查询语句。其核心特性是保留左表全部数 ...
2026-06-05 很多数据分析师能熟练地写SQL、做透视表、算描述性统计,但当被问到“如何预测用户流失概率”“如何归因销量下滑的关键因素 ...
2026-06-05任何一款产品从诞生、普及到最终退出市场,都会遵循一套固定的发展规律,这就是产品生命周期理论。在市场竞争日益激烈、产品迭代 ...
2026-06-04在Excel数据分析、办公统计、业务报表制作场景中,数据透视表是数据汇总、分类统计、快速复盘的核心工具,能够高效完成海量原始 ...
2026-06-04 很多数据分析师拿到数据就开始清洗、建模,但当被问到“这批数据属于什么类型——结构化还是非结构化?分类变量还是数值变量 ...
2026-06-04在问卷调查与社会科学数据分析中,卡方检验是最常用、最基础的非参数检验方法,广泛应用于市场调研、用户分析、行为统计、满意度 ...
2026-06-03【核心关键词】贷款、报表、课程、专业、建模、缺失值、营销、互联网、银行、办公自动化、数据分析、数据预处理、特征工程、贷 ...
2026-06-03 很多数据分析师画过趋势图、做过业绩预测,但当被问到“这个月销售额增长20%,到底是长期趋势自然增长,还是促销活动的短期 ...
2026-06-03逻辑回归是数据分析、机器学习、统计建模中应用最广泛的二分类预测模型,常用于风险判断、行为预测、归因分析等场景。在SPSS、Py ...
2026-06-02数字经济时代,市场竞争日趋同质化,用户消费需求愈发个性化、多元化,传统依托经验、粗放式、广撒网的营销模式弊端日益凸显。长 ...
2026-06-02 很多数据分析师做过按月份的销售额趋势图,画过按天的流量折线图,但当被问到“时间序列和普通数据有什么本质区别”“季节性 ...
2026-06-02在市场竞争日趋饱和、用户需求不断细分的当下,企业创业创新、产品迭代与市场拓展不再依赖经验决策,而是需要系统化、工具化的商 ...
2026-06-01【核心关键词】调度、岗位、数据库、企业、报表、培训、程序、数据分析、数据加工、业务部门、企业数据、调度工具、业务指标、 ...
2026-06-01 很多数据分析师能熟练地计算指标、搭建标签体系,但当被问到“画像到底在解决什么问题”“画像和标签是什么关系”“画像如何 ...
2026-06-01在数据统计分析、数据清洗、异常值识别与数据分布研究中,箱型图是最直观、高效、专业的可视化分析工具。相较于柱状图、折线图仅 ...
2026-05-29Tkinter是Python内置的标准GUI图形界面库,具备无需额外安装、调用简单、兼容性强、轻量化高效等优势,是Python快速开发桌面小程 ...
2026-05-29 很多分析师在设计标签时思路清晰,但真到落地环节却面临“数据在手,不知如何转化为可用标签”的困境:或因加工方式选择不当 ...
2026-05-29【核心关键词】大数据、经理、专业、金融、客户、传统、建模、数据产品、互联网金融、产品经理、数据分析、金融行业、数据模型 ...
2026-05-28 很多分析师每天和数据打交道,但当被问到“标签是什么”“标签和指标有什么区别”“标签体系如何设计”时,却常常答不上来。 ...
2026-05-28