1.jieba、カット（必要な単語列、フルモードを使用するかどうかcut_allコントロールは、コントロールがHMMモデルHMMか）---------戻りは、各単語について得られた反復発生器は、ループのために使用することができます。
2.jieba.cut_for_search（HMMモデルを使用するかどうかに必要な単語列）---------ジェネレータは、反復、ループは各ワードを得るために使用することができる返します。
リストに3.jieba.lcut（）とjieba.lcut_for_search（）-------復帰
4.jieba.load_userdict（FILE_NAME）：ユーザー辞書をロードします
5.jieba.add_word（単語、FREQ =なし、タグ=なし）とjieba.del_word（ワード）が動的プログラムで辞書を変更します。
6.jieba.suggest_freq（セグメント、TUN = TRUE）単語頻度の個々の単語は、それが（またはできない）を分割することができるように、調整することができます。
7.抽出されたキーワードTF-IDFアルゴリズム：インポートjieba.analyse ------ jieba.analyse.extract_tags（テキストを抽出する、TOPK =最高重量戻り、いくつかのキーワード、デフォルト20、withWeight =まとめかキーワード重み値、デフォルトはFalseを、allowPOS =戻ります（単語の音声の唯一の指定された部分を含んで、デフォルトは空で、フィルタなし））。
8.キーワード抽出逆文書頻度（IDF）は、リスニング経路をカスタマイズするために使用されるテキストコーパスに切り替えることができる。jieba.analyse.set_idf_path（FILE_NAME）。テキストコーパスで使用されるキーワード抽出ストップワードは、カスタマイズされたリスニング経路に切り替えることができる。jieba.analyse.set_stop_words（FILE_NAME）
9.ベースのアルゴリズム抽出TextRankキーワード：jieba.analyse.textrank（文、TOPK、withWeight、alloePOS）。新しいカスタムTextRank：jieba.analyse.TextRank（）
互換性とictclas表記を使用してワードマーク10後の文の各単語の品詞：PSEG ---------- pseg.cut（文）としてインポートjieba.posseg ------ジェネレータ。
11.新しいカスタムのトークナイザ：jieba.posseg.POSTokenizer（トークナイザ= jieba.Tokenzer指定されたワード内部で使用する、デフォルトはNone、すなわちjieba.posseg.dtではありません）。
12.パラレルワード：jieba.enable_parallel（NUM）----オープンパラレルワード・モード・パラメータは、並列処理数です。
閉じるパラレルモード・ワード：jieba.disable_parallel（）
13.jieba.tokenize（文、モード=デフォルトモードまたは検索モードの検索は）：元のテキスト内の単語の開始と終了を返します。