库如其名，Jieba库主要用于中文分词，Jieba函数的处理过程就像结巴一样，一个接一个的产生词语。是目前非常好用的Python中文分词组件。
Jieba分词支持四种模式：
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。
paddle模式，利用PaddlePaddle深度学习框架，训练序列标注（双向GRU）网络模型实现分词。同时支持词性标注。
主要功能：
分词
jieba.cut 方法接受四个输入参数: 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；use_paddle 参数用来控制是否使用paddle模式下的分词模式，paddle模式采用延迟加载方式，通过enable_paddle接口安装paddlepaddle-tiny，并且import相关代码；
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。
# encoding=utf-8
import jieba
jieba.enable_paddle()# 启动paddle模式。 0.40版之后开始支持，早期版本不支持
strs=["我来到北京清华大学","乒乓球拍卖完了","中国科学技术大学"]
for str in strs:
seg_list = jieba.cut(str,use_paddle=True) # 使用paddle模式
print("Paddle Mode: " + '/'.join(list(seg_list)))
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))【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。
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。
>>> 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