背景：
タスクをオーサリングするための最近の部門長、ユーザーは、データテーブルから望んでチャット、より多くの心配を見つけるためにその質問のユーザ（すなわち：言葉のユーザーが最高に表示されるように求めた周波数協議プロセス）を記録後半を充当するためには、調整は、マーケティング戦略などを変更し、ビジネスを行います
チャットは次のとおりです。
もしもし
米国は、博士号の申請をしたいために
彼女は今年卒業します。2020年に申請するための準備。適用する予定で、金融や工業用および商業用
私たちは、用意されています
少数の中国人があります。水の比較。
まだです。博士は熾烈な競争。私たちは、Dosen学校を意図します。
それはそれをQQ。1111111
ありがとう
2222222
一般的には学部GPA。3.4外観
211
孟
学生
都行的
ああ良いです
依頼する手間下では、最初のQQに連絡します
電話番号は受信することができない場合があります
ああペア
ああ
ありがとう
アイデア：
Jiebaモジュールカスタム・シソーラスチャットに各分割を使用して（例：中国語の単語）、そしてその結果は、テーブルの真ん中、結果をまとめたもので、この最後の中間テーブルに単語ごとに保存されています。jiebaは、新しい単語を識別する能力を持っていますが、特定の領域のための単語の単語辞書は、サブ単語認識かもしれませんが、キーワードのカスタムライブラリを使用して、特に満足のいくものではない、あなたは、より高い時に単語のを確保することができます精度。
出典：
猫userdict.txt
留学
海外に行くために、
卒業生
英国
米国
猫fenci_dictionary.py
輸入jieba.analyse
輸入pymysql
DB = pymysql.connect（ホスト= 'XX.XX.XX.XX'、ユーザ= 'XXX' は、passwd = 'XXX'、DB = 'DBNAME'、文字セット= 'UTF8'、CONNECT_TIMEOUT = 30）
カーソル= db.cursor（）
SQL = 'テーブル名MSG_TYPE = "G" 限界50からSELECT MSG'
cursor.execute（SQL）
結果= cursor.fetchall（）
結果の行のための：
行=行[0]
# UserDictionary Model
jieba.load_userdict('userdict.txt')
for i in jieba.cut(row):
sql1 = 'insert into test.tmp_fenci_statistic(keywords) values("%s")' % i
try:
cursor.execute(sql1)
db.commit()
except:
db.rollback()
db.close()
jieba介绍：
jieba分词器安装（就是一个Python模块）
pip3 install jieba
jieba分词添加自定义词典：
如果词库中没有特定领域的词语，或者对于某个特定领域的关键词不是识别的特别令人满意，虽然jieba具备了新词语的识别能力，但是我们可以自定义属于自己的关键词库，以便在分词时保证更高的准确性
语法：
jieba.load_userdict(filename) #filename为自定义的词典路径
词典格式：
一个词占一行，可以包含三个部分，1：词语，2：词频；3：词性 2、3 都可以省略，之间用空格隔开
例：
cat userdict.txt
留学
出国
研究生
英国
美国
题外：
jieba还支持全精确模式、全模式、搜索引擎模式的分词功能，这些分词功能，无绝对的优劣之分，主要看适不适用于业务分析。关于这部分的内容，如果读者有兴趣，请自行百度查阅吧。