jieba
1.安装及入门介绍
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pip install jieba
结巴中文分词涉及到的算法包括：
(1) 基于Trie树结构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)；
(2) 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；
(3) 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。
结巴中文分词支持的三种分词模式包括：
(1) 精确模式：试图将句子最精确地切开，适合文本分析；
(2) 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，但是不能解决歧义问题；
(3) 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。
同时结巴分词支持繁体分词和自定义字典方法。
#encoding=utf-8
import jieba
#全模式
text ="我来到北京清华大学"
seg_list = jieba.cut(text, cut_all=True)
printu"[全模式]: ","/ ".join(seg_list)
#精确模式
seg_list = jieba.cut(text, cut_all=False)
printu"[精确模式]: ","/ ".join(seg_list)
#默认是精确模式
seg_list = jieba.cut(text)
printu"[默认模式]: ","/ ".join(seg_list)
#新词识别 “杭研”并没有在词典中,但是也被Viterbi算法识别出来了
seg_list = jieba.cut("他来到了网易杭研大厦")
printu"[新词识别]: ","/ ".join(seg_list)
#搜索引擎模式
seg_list = jieba.cut_for_search(text)
printu"[搜索引擎模式]: ","/ ".join(seg_list)
代码中函数