三种分词模式
- 精确模式：试图将句子最精确地切分开，适合文本分析。
- 全模式：把句子中所有可以成词的词都扫描出来，速度非常快，但是不能解决歧义问题。
- 搜索引擎模式 ：在精确模式的基础上，对长词再次进行切分，以提高召回率，适合搜索引擎分词。
自定义词典使用
当某些特定的词在jieba的词典中没有并且需要准确切分出来时，这是就需要在切分过程中引入自定义词典。自定义词典以TXT文件形式输入，每个词占据一行。然后再Python中读取即可。
示例：user_dict.txt的内容为 ：自媒体大学
jieba.load_userdict('user_dict.txt')
jieba.lcut('我今天在自媒体大学吹了会儿风',cut_all=False) # 精确模式
停用词词典的使用
实际应用中，很多语气助词或者人称代词都不是我们所关心的，在最终的结果中希望能够将其过滤掉，这时就需要建立停用词词典。
可以从网络上找到很多权威的中文停用词词典，在此基础上，可以再增加一些自定义的停用词，建立自己的停用词词典。
同样，用上面的案例，假如我们不希望分词结果中存在：‘我’、‘在’、‘了’。实现示例：
import jieba
stop_words = ['我','在','了']
result = [k for k in jieba.lcut('我今天在自媒体大学吹了会儿风',cut_all=False) if k not in stop_words]
print('引入停用词词典后结果：',result)
补充知识
1.中文语料库：
- 中文维基百科数据(https://dumps.wikimedia.org/zhwiki/): 维基百科提供了开放的词条文本整合下载，可以找到你需要的指定时间、指定语言、指定类型、指定内容的维基百科数据。
- 搜狗新闻语料库(http://download.labs.sogou.com/resource/ca.php) :来自若干新闻站点2012年6月～7月期间国内、国际、体育、社会、娱乐等18个频道的新闻数据，提供URL和正文信息。
- IMDB情感分析语料库(https://www.kaggle.com/tmdb/tmdb-movie-metadata) :互联网电影资料库（Internet Movie Database，简称IMDb）是一个关于电影演员、电影、电视节目、电视明星和电影制作的在线数据库。IMDb的资料中包括了影片的众多信息、演员、片长、内容介绍、分级、评论等。对于电影的评分目前使用最多的就是IMDb评分。
2.中文分词技术
- 规则分词：主要是通过人工设立词库，按照一定方式进行匹配切分，其实现简单高效，但对新词很难进行处理；
- 统计分词：能够较好应对新词发现等特殊场景，但太过于依赖语料的质量
- 混合分词（规则+统计）：实践中的常用方式。
2.1 规则分词
一种机械的分词方法。主要是通过维护词典，在切分语句时，将语句的每个字符串与词表中的词进行逐一匹配，找到则切分，否则不予切分。根据匹配切分方式的不同，主要分为三种方法：
- 正向最大匹配法
- 逆向最大匹配法：汉语中的偏正结构较多，若从后向前匹配，可以适当提高精确度。统计结果表明，单纯使用正向最大匹配的错误率为1/169，单纯使用逆向最大匹配的错误率为1/245。
- 双向最大匹配法：有研究表明，中文中90.0%左右的句子，正向和逆向最大匹配法完全重合且正确；只有大概9.0%的句子两种切分方法得到的结果不一样，但其中必有一个正确的；只有不到1.0%的句子，两种方法切分重合却是错的或者切分不同且都不对。
2.2 统计分词
主要思想：把每个词看做是由词的最小单位的各个字组成的，如果相连的字在不同的文本中出现的次数越多，就证明这相连的字很可能就是一个词。
统计分词方法不需要耗费人力维护词典，能较好地处理歧义和未登录词，是目前分词中非常主流的方法。但其分词的效果很依赖训练语料的质量，且计算量相较于机械分词要大得多。
- 语言模型
- HMM模型（隐马尔可夫模型）
- CRF模型（条件随机场模型）