结巴中文分词
安装：
pip install jieba
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特点：
支持三种分词模式：
精确模式，试图将句子最精确地切开，适合文本分析；
全模式，把句子中所有的可以成词的词语都扫描出来, 速度非常快，但是不能解决歧义；
搜索引擎模式，在精确模式的基础上，对长词再次切分，提高召回率，适合用于搜索引擎分词。
支持繁体分词
支持自定义词典
MIT 授权协议
算法：
基于前缀词典实现高效的词图扫描，生成句子中汉字所有可能成词情况所构成的有向无环图 (DAG)
采用了动态规划查找最大概率路径, 找出基于词频的最大切分组合
对于未登录词，采用了基于汉字成词能力的 HMM 模型，使用了 Viterbi 算法
分词
jieba.cut 方法接受三个输入参数: 需要分词的字符串；cut_all 参数用来控制是否采用全模式；HMM 参数用来控制是否使用
HMM 模型jieba.cut_for_search 方法接受两个参数：需要分词的字符串；是否使用 HMM模型。该方法适合用于搜索引擎构建倒排索引的分词，粒度比较细
待分词的字符串可以是 unicode 或 UTF-8 字符串、GBK 字符串。注意：不建议直接输入 GBK字符串，可能无法预料地错误解码成 UTF-8
jieba.cut以及 jieba.cut_for_search 返回的结构都是一个可迭代的 generator，可以使用 for循环来获得分词后得到的每一个词语(unicode)，或者用jieba.lcut 以及jieba.lcut_for_search 直接返回list
jieba.Tokenizer(dictionary=DEFAULT_DICT)
新建自定义分词器，可用于同时使用不同词典。jieba.dt 为默认分词器，所有全局分词相关函数都是该分词器的映射。使用jieba.posseg分词，可以查看分词的词性
代码示例
# encoding=utf-8
import jieba
seg_list = jieba.cut("我来到北京清华大学", cut_all=True)
print("Full Mode: " + "/ ".join(seg_list)) # 全模式
seg_list = jieba.cut("我来到北京清华大学", cut_all=False)
print("Default Mode: " + "/ ".join(seg_list)) # 精确模式
seg_list = jieba.cut("他来到了网易杭研大厦") # 默认是精确模式
print(", ".join(seg_list))
seg_list = jieba.cut_for_search("小明硕士毕业于中国科学院计算所，后在日本京都大学深造") # 搜索引擎模式
print(", ".join(seg_list))
import jieba.posseg as pseg
#查看词性
words = pseg.cut("我爱北京天安门")
for word, flag in words:
print('%s %s' % (word, flag))
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输出结果
【全模式】: 我/ 来到/ 北京/ 清华/ 清华大学/ 华大/ 大学
【精确模式】: 我/ 来到/ 北京/ 清华大学
【新词识别】：他, 来到, 了, 网易, 杭研, 大厦 (此处，“杭研”并没有在词典中，但是也被Viterbi算法识别出来了)
【搜索引擎模式】： 小明, 硕士, 毕业, 于, 中国, 科学, 学院, 科学院, 中国科学院, 计算, 计算所, 后, 在, 日本, 京都, 大学, 日本京都大学, 深造
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添加自定义词典
添加自定义词典以便能识别专业词汇
载入词典
开发者可以指定自己自定义的词典，以便包含 jieba 词库里没有的词。虽然 jieba
有新词识别能力，但是自行添加新词可以保证更高的正确率用法： jieba.load_userdict(file_name) # file_name 为文件类对象或自定义词典的路径
词典格式和 dict.txt一样，一个词占一行；每一行分三部分：词语、词频（可省略）、词性（可省略），用空格隔开，顺序不可颠倒。file_name若为路径或二进制方式打开的文件，则文件必须为 UTF-8 编码。
词频省略时使用自动计算的能保证分出该词的词频。
例如：
创新办 3 i
云计算 5
凱特琳 nz
台中
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- 更改分词器（默认为jieba.dt）的 tmp_dir 和 cache_file属性，可分别指定缓存文件所在的文件夹及其文件名，用于受限的文件系统。
示例自定义词典userdict.txt
云计算 5
李小福 2 nr
创新办 3 i
easy_install 3 eng
好用 300
韩玉赏鉴 3 nz
八一双鹿 3 nz
台中
凱特琳 nz
Edu Trust认证 2000
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示例代码
# 添加自定义专业词汇
test_sent = (
"李小福是创新办主任也是云计算方面的专家; 什么是八一双鹿\n"
"例如我输入一个带“韩玉赏鉴”的标题，在自定义词库中也增加了此词为N类\n"
"「台中」正確應該不會被切開。mac上可分出「石墨烯」；此時又可以分出來凱特琳了。"
)
jieba.load_userdict("userdict.txt") #从文件中添加。每行为一个词：词语 词频 词性
jieba.add_word('石墨烯') #直接添加词汇
jieba.add_word('凱特琳') #直接添加词汇
jieba.del_word('自定义词') #直接删除词汇
words = jieba.cut(test_sent)
print('，'.join(words))
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输出结果
李小福，是，创新，办，主任，也，是，云，计算，方面，的，专家，;， ，什么，是，八，一双，鹿，
，例如，我，输入，一个，带，“，韩玉，赏鉴，”，的，标题，，，在，自定义词，库中，也，增加，了，此，词为，N，类，
，「，台，中，」，正確，應該，不會，被，切開，。，mac，上，可，分出，「，石墨，烯，」，；，此時，又，可以，分出，來凱，特琳，了，。
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调整词典
使用 add_word(word, freq=None, tag=None)和 del_word(word) 可在程序中动态修改词典。
使用 suggest_freq(segment, tune=True) 可调节单个词语的词频，使其能（或不能）被分出来。
注意：自动计算的词频在使用 HMM 新词发现功能时可能无效。
示例代码
print('/'.join(jieba.cut('如果放到post中将出错。', HMM=False)))
jieba.suggest_freq(('中', '将'), True) #true若可以就将单词分开，false若可以就将单词合并
print('/'.join(jieba.cut('如果放到post中将出错。', HMM=False)))
print('/'.join(jieba.cut('「台中」正确应该不会被切开', HMM=False)))
jieba.suggest_freq('台中', True)
print('/'.join(jieba.cut('「台中」正确应该不会被切开', HMM=False)))
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输出结果
如果/放到/post/中将/出错/。
如果/放到/post/中/将/出错/。
「/台中/」/正确/应该/不会/被/切开
「/台中/」/正确/应该/不会/被/切开
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关键词提取
基于 TF-IDF 算法的关键词抽取
jieba.analyse.extract_tags(sentence, topK=20, withWeight=False, allowPOS=())
sentence：为待提取的文本
topK：为返回几个 TF/IDF 权重最大的关键词，默认值为 20
withWeight：为是否一并返回关键词权重值，默认值为 False
allowPOS：仅包括指定词性的词，默认值为空，即不筛选
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示例代码
s = "此外，公司拟对全资子公司吉林欧亚置业有限公司增资4.3亿元，增资后，吉林欧亚置业注册资本由7000万元增加到5亿元。吉林欧亚置业主要经营范围为房地产开发及百货零售等业务。目前在建吉林欧亚城市商业综合体项目。2013年，实现营业收入0万元，实现净利润-139.13万元。"
for x, w in jieba.analyse.extract_tags(s, withWeight=True): #sentence：待提取文本 topK：数量 withWeight：是否一并返回关键词权重值 allowPOS：仅包括指定词性的词，默认值为空，即不筛选
print('%s %s' % (x, w))
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输出结果
欧亚 0.7300142700289363
吉林 0.659038184373617
置业 0.4887134522112766
万元 0.3392722481859574
增资 0.33582401985234045
4.3 0.25435675538085106
7000 0.25435675538085106
2013 0.25435675538085106
139.13 0.25435675538085106
实现 0.19900979900382978
综合体 0.19480309624702127
经营范围 0.19389757253595744
亿元 0.1914421623587234
在建 0.17541884768425534
全资 0.17180164988510638
注册资本 0.1712441526
百货 0.16734460041382979
零售 0.1475057117057447
子公司 0.14596045237787234
营业 0.13920178509021275
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基于 TextRank 算法的关键词抽取
jieba.analyse.textrank(sentence, topK=20, withWeight=False, allowPOS=('ns', 'n', 'vn', 'v')) 直接使用，接口相同，注意默认过滤词性。
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示例代码
for x, w in jieba.analyse.textrank(s, withWeight=True):
print('%s %s' % (x, w))
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输出结果
吉林 1.0
欧亚 0.9966893354178172
置业 0.6434360313092776
实现 0.5898606692859626
收入 0.43677859947991454
增资 0.4099900531283276
子公司 0.35678295947672795
城市 0.34971383667403655
商业 0.34817220716026936
业务 0.3092230992619838
在建 0.3077929164033088
营业 0.3035777049319588
全资 0.303540981053475
综合体 0.29580869172394825
注册资本 0.29000519464085045
有限公司 0.2807830798576574
零售 0.27883620861218145
百货 0.2781657628445476
开发 0.2693488779295851
经营范围 0.2642762173558316
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基本思想:
将待抽取关键词的文本进行分词
以固定窗口大小(默认为5，通过span属性调整)，词之间的共现关系，构建图
计算图中节点的PageRank，注意是无向带权图
并行分词
原理：将目标文本按行分隔后，把各行文本分配到多个 Python 进程并行分词，然后归并结果，从而获得分词速度的可观提升
基于 python 自带的 multiprocessing 模块，目前暂不支持 Windows
用法：只要在开始分词之前调用如下代码就可以实现并行分词
jieba.enable_parallel(4)# 开启并行分词模式，参数为并行进程数
jieba.disable_parallel() # 关闭并行分词模式
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实验结果：在 4 核 3.4GHz Linux 机器上，对金庸全集进行精确分词，获得了 1MB/s 的速度，是单进程版的 3.3 倍。
注意：并行分词仅支持默认分词器 jieba.dt 和jieba.posseg.dt。
Tokenize：返回词语在原文的起止位置
注意，输入参数只接受 unicode
示例代码
result = jieba.tokenize(u'永和服装饰品有限公司') #mode='search' 为搜索模式
for tk in result:
print("word %s\t\t start: %d \t\t end:%d" % (tk[0],tk[1],tk[2]))
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输出结果
word 永和 start: 0 end:2
word 服装 start: 2 end:4
word 饰品 start: 4 end:6
word 有限公司 start: 6 end:10
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