前言
目前中文分词算法可分为三大类：基于字符串匹配的分词方法、基于理解的分词方法和基于统计的分词方法 。随着大规模语料库的建立，统计机器学习方法的研究和发展，基于统计的中文分词方法渐渐成为了主流方法，主要方法为：给出大量已经分词的文本，利用统计机器学习模型学习词语切分的规律（称为训练），从而实现对未知文本的切分。例如最大概率分词方法和最大熵分词方法等。
主要统计机器学习模型：
- N元文法模型（N-gram），
- 隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model ，HMM），
- 最大熵模型（ME），
- 条件随机场模型（Conditional Random Fields，CRF）等。
而NLP得工具包nltk处理中文的第一步障碍就是中文资料不是分好词的， 词语与词语之间没有空格。要使用nltk对中文进行处理， 首先的第一步就是中文分词（中文断词）。我们得认清现实，现实就是nltk不支持处理中文，因此，这个给国内很多自然语言处理的研究人员有了研究的空间了，国内目前几个比较好的中文分词工具如下：
- jieba【推荐】
- thulac（清华大学） ：处理utf-8编码
- SnowNLP：处理unicode编码，使用时需要decode/unicode，包括情感分析部分的分词处理
- pynlpir
- CoreNLP
- pyNLP（哈工大)
- NLPIP：可处理少数民族语言的分词包
我们完全可以使用其他的中文分词工具，将需要处理的资料分好词，然后再使用nltk进行处理。用nltk 处理中文，其重点在于中文分词和文本表达的形式。中文和英文主要的不同之处是中文需要分词。因为nltk 的处理粒度一般是词，所以必须要先对文本进行分词然后再用nltk 来处理（不需要用nltk 来做分词，直接用分词包即可，分词后，再对输出文本使用nltk进行相关处理。）
本文只研究jieba分词工具包的原理与使用，jieba分词是国内程序员用Python开发的一个中文分词（Chinese Word Segmentation）模块
一、jieba安装
打开命令行，输入：
conda install jieba #anaconda环境
pip install jieba #纯python环境若能在相应环境内，import jieba成功，则表示工具包安装成功。
二、jieba+NLTK
例如：参考如何用 Python 中的 NLTK 对中文进行分析和处理？
用nltk 对中文网络商品评论进行褒贬情感分类的案例，计算评论的信息熵（entropy）、互信息（point mutual information）和困惑值（perplexity）等（nltk 提供了相应方法）。
使用上述分词包进行中文分词之后，文本就是一个由每个词组成的长数组：[word1, word2, word3…… wordn]。之后就可以使用nltk 里面的各种方法来处理这个文本了。方法大致如下：
①用FreqDist 统计文本词频，
②用bigrams 把文本变成双词组的形式：[(word1, word2), (word2, word3), (word3, word4)……(wordn-1, wordn)]。
③将①、②所得进行文本词语的信息熵、互信息等的计算。
④将计算出的值用于选择机器学习的特征，构建分类器，对文本进行分类（商品评论是由多个独立评论组成的多维数组，网上有很多情感分类的实现例子用的就是nltk 中的商品评论语料库，不过是英文的。但整个思想是可以一致的）。
【补充】关于Python 中文编码问题：
Python 解决中文编码问题基本可以用以下逻辑：utf8（输入） ——> unicode（处理） ——> utf8（输出）
Python 里面处理的字符都是都是unicode 编码，因此解决编码问题的方法是把输入的文本（无论是什么编码）解码为（decode）unicode编码，然后输出时再编码（encode）成所需编码。（Python3.x默认为unicode编码，Python2.x则需decode解码为unicode）
由于处理的一般为txt 文档，所以最简单的方法，是把txt 文档另存为utf-8 编码，然后使用Python 处理的时候解码为unicode（sometexts.decode(‘utf8’)），输出结果回txt 的时候再编码成utf8（直接用str() 函数就可以了）。