什么是jieba？怎么使用jieba進行中文分詞？

隨著漢語言的廣泛應用，中文信息處理成了一個重要的研究課題，常見于搜索引擎：信息檢索、中外文自動翻譯、數(shù)據挖掘技術、自然語言處理等領域。在處理的過程中，中文分詞是最基礎的一環(huán)。
中文分司是指將個漢字序列切分成一個一個單獨的話，是一個學生”經分詞中文語句或語段拆成若干漢語詞匯。例如，用戶輸人的語句“我是一個學生，經分詞系統(tǒng)處理之后，該語句被分成“我”是”“一個”“學生”四個漢語詞匯。

在英文本中，每個單詞之間以空格作為自然分界符，而中文只有句子和段落能夠
通過明顯的分界符來簡單劃分，詞并沒有有二個形式上的分界符，雖然英文也同樣存在短語的劃分問題，但是在詞這層上，中文要比英文復雜得多、困難得多。jieba是國內使用人數(shù)最多的中文分詞工具，可以采用如下方式進行安裝:

>>> pip install jieba

安裝完之后，通過import語句將其引入:

import jieba

jieba模塊支持以下3種分詞模式。
(1)精確模式，試圖將句子最精準地切開。
(2)全模式，將句子中所有可以成詞的詞語都掃描出來，速度非?？?。
(3)搜索引擎模式，在精確模式的基礎上對長詞再次切分。
jieba模塊中提供了一系列分詞函數(shù)，常用的是jieba.cut()函數(shù)，該函數(shù)需要接收如下3個參數(shù)。
(1)sentence,需要分詞的字符串。
(2)cut_all,控制是否采用全模式。若設為True,代表按照全模式進行分詞；若設為False,代表按照精確模式進行分詞。
(3)HMM,控制是否使用HMM(Hidden Markov Model,隱馬爾可夫模型)。
若要采用搜索引擎模式對中文進行分詞，需要使用cut_for_search()函數(shù)，該函數(shù)中需要接收兩個參數(shù):sentence和HMM。
下面分別采用以上3種模式對中文進行分詞操作，代碼如下:

#02_word_segmentation.py
seg_list = jieba.cut("我來到北京清華大學 "，cut_all-True)
print("[全模式]: "+"/".join(seglist))
#全模式
seg_list = jieba.cut("我來到北京清華大學"，cut_all=False)
print("[精確模式]:"+"/".join(seg_list))
#精確模式
seg_list = jieba.cut_for_search("小明碩土畢業(yè)于中國科學院計算所，
后在日本京都大學深造")  #搜索引擎模式
print("[搜索引擎模式] :" + "，".join(seg list))

程序輸出的結果如下:

[全模式]:我/來到/北京/清華/清華大學/華大/大學
[精確模式]:我/來到/北京/清華大學
[搜索引擎模式]: 小明，碩士，畢業(yè)，于，中國，，科學院，中國科學院，計算，
計算所，后，在，日本，京都，大學，日本京都大學，深造

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