安装：
pip install jieba
相关知识：
三种分词模式：
1. 全模式 ：把句子中所有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。这种全模式，会根据字典，将所有出现的字词全部匹配划分，所以会出现重复，这不是我们需要的。
2.精确模式 ：试图将句子最精确地切开，适合文本分析（类似LTP分词方式），这种精确模式就比较接近我们想要的了。
3.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。这种搜索引擎模式也不错，更加细化了。
载入自定义词典：
开发者可以自定义词典，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)
词典格式和 dict.txt 一样，一个词占一行；每一行分三部分：词、数字（代表词频，越大越容易匹配到，但不要过大，可省略）、字母（代表词性，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，能保证分出该词的词频。
词性表：
| 词性 | 表示符号 |
|---|---|
| 形容词 | a 形容词；ad 副形词；an 名形词；ag 形容词性语素；al 形容词性惯用语 |
| 区别词 | b 区别词；bl 区别词性惯用语 |
| 连词 | c 连词；cc 并列连词 |
| 副词 | d 副词 |
| 叹词 | e 叹词 |
| 方位词 | f 方位词 |
| 前缀 | h 前缀 |
| 后缀 | k 后缀 |
| 数词 | m 数词；mq 数量词 |
| 名词 | n 名词；nr 人名；nr1 汉语姓氏；nr2 汉语名字；nrj 日语人名；nrf 音译人名；ns 地名；nsf 音译地名；nt 机构团体名；nz 其它专名；nl 名词性惯用语；ng 名词性语素 |
| 拟声词 | o 拟声词 |
| 介词 | p 介词；pba 介词“把”；pbei 介词“被” |
| 量词 | q 量词；qv 动量词；qt 时量词 |
| 代词 | r 代词；rr 人称代词；rz 指示代词；rzt 时间指示代词；rzs 处所指示代词；rzv 谓词性指示代词；ry 疑问代词；ryt 时间疑问代词；rys 处所疑问代词；ryv 谓词性疑问代词；rg 代词性语素 |
| 处所词 | s 处所词 |
| 时间词 | t 时间词；tg 时间词性语素 |
| 助词 | u 助词；uzhe 着；ule 了 喽；uguo 过；ude1 的 底；ude2 地；ude3 得；usuo 所；udeng 等 等等 云云；uyy 一样 一般 似的 般；udh 的话；uls 来讲 来说 而言 说来；uzhi 之；ulian 连 （“连小学生都会”） |
| 动词 | v 动词；vd 副动词；vn 名动词；vshi 动词“是”；vyou 动词“有”；vf 趋向动词；vx 形式动词；vi 不及物动词（内动词）；vl 动词性惯用语；vg 动词性语素 |
| 标点符号 | w 标点符号；wkz 左括号，全角：（ 〔 ［ ｛ 《 【 〖 〈 半角：( [ { < wky 右括号，全角：） 〕 ］ ｝ 》 】 〗 〉 半角： ) ] { >；wyz 左引号，全角：“ ‘ 『；wyy 右引号，全角：” ’ 』；wj 句号，全角：。；ww 问号，全角：？ 半角：?；wt 叹号，全角：！ 半角：!；wd 逗号，全角：， 半角：,；wf 分号，全角：； 半角： ;；wn 顿号，全角：、；wm 冒号，全角：： 半角： :；ws 省略号，全角：…… …；wp 破折号，全角：—— －－ ——－ 半角：— ----；wb 百分号千分号，全角：％ ‰ 半角：%；wh 单位符号，全角：￥ ＄ ￡ ° ℃ 半角：$ |
| 字符串 | x 字符串；xx 非语素字；xu 网址URL |
| 语气词 | y 语气词(delete yg) |
| 状态词 | z 状态词 |
调整词典：
1、使用 add_word(word, freq=None, tag=None) 和 del_word(word) 可在程序中动态修改词典。
2、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。
例1：
import jieba
sent = '天善智能是一个专注于商业智能BI、数据分析、数据挖掘和大数据技术领域的技术社区 www.hellobi.com 。内容从最初的商业智能 BI 领域也扩充到了数据分析、数据挖掘和大数据相关 的技术领域，包括 R、Python、SPSS、Hadoop、Spark、Hive、Kylin等，成为一个专注于数据领域的垂直社区。天善智能致力于构建一个基于数据领域的生态圈，通过社区链接一切 与数据相关的资源:例如数据本身、人、数据方案供应商和企业，与大家一起共同努力推动大数据、商业智能BI在国内的普及和发展。'
#全模式
wordlist = jieba.cut(sent, cut_all = True)
print('|'.join(wordlist))
#结果为：
天|善|智能|是|一个|专注|于|商业|商业智能|智能|BI||数据|数据分析|分析|||数据|数据挖掘|挖掘|和|大数|数据|技术|领域|的|技术|技术社|社区||www|hellobi|com|||内容|从|最初|的|商业|商业智能|智能||BI||领域|也|扩充|充到|了|数据|数据分析|分析|||数据|数据挖掘|挖掘|和|大数|数据|相关|||的|技术|领域|||包括||R|Python|SPSS|Hadoop|Spark|Hive|Kylin|等|||成为|一个|专注|于|数据|领域|的|垂直|社区|||天|善|智能|致力|致力于|构建|一个|基于|数据|领域|的|生态|生态圈|||通过|社区|链接|一切|||与|数据|相关|的|资源|||例如|如数|数据|本身|||人|||数据|方案|供应|供应商|和|企业|||与|大家|一起|共同|共同努力|努力|力推|推动|大数|数据|||商业|商业智能|智能|BI|在|国内|的|普及|和|发展||
#精确模式
wordlist2 = jieba.cut(sent)
print('|'.join(wordlist2))
#结果为：
天善|智能|是|一个|专注|于|商业智能|BI|、|数据分析|、|数据挖掘|和|大|数据|技术|领域|的|技术|社区| |www|.|hellobi|.|com| |。|内容|从|最初|的|商业智能| |BI| |领域|也|扩充|到|了|数据分析|、|数据挖掘|和|大|数据|相关| |的|技术|领域|，|包括| |R|、|Python|、|SPSS|、|Hadoop|、|Spark|、|Hive|、|Kylin|等|，|成为|一个|专注|于|数据|领域|的|垂直|社区|。|天善|智能|致力于|构建|一个|基于|数据|领域|的|生态圈|，|通过|社区|链接|一切| |与|数据|相关|的|资源|:|例如|数据|本身|、|人|、|数据|方案|供应商|和|企业|，|与|大家|一起|共同努力|推动|大|数据|、|商业智能|BI|在|国内|的|普及|和|发展|。
#搜索引擎模式
wordlist3 = jieba.cut_for_search(sent)
print('|'.join(wordlist3))
#结果为
天善|智能|是|一个|专注|于|商业|智能|商业智能|BI|、|数据|分析|数据分析|、|数据|挖掘|数据挖掘|和|大|数据|技术|领域|的|技术|社区| |www|.|hellobi|.|com| |。|内容|从|最初|的|商业|智能|商业智能| |BI| |领域|也|扩充|到|了|数据|分析|数据分析|、|数据|挖掘|数据挖掘|和|大|数据|相关| |的|技术|领域|，|包括| |R|、|Python|、|SPSS|、|Hadoop|、|Spark|、|Hive|、|Kylin|等|，|成为|一个|专注|于|数据|领域|的|垂直|社区|。|天善|智能|致力|致力于|构建|一个|基于|数据|领域|的|生态|生态圈|，|通过|社区|链接|一切| |与|数据|相关|的|资源|:|例如|数据|本身|、|人|、|数据|方案|供应|供应商|和|企业|，|与|大家|一起|共同|努力|共同努力|推动|大|数据|、|商业|智能|商业智能|BI|在|国内|的|普及|和|发展|。
发现新问题–增加用户自定义词典：
回看精确模式的结果，发现有些新词汇或者专业词汇，例如：天善智能、大数据，这些不应该再被切分，所以在默认词典的基础上，可以加载自定义的词典。
#使用自定义字典
jieba.load_userdict('c:/ProgramData/Anaconda3/Lib/site-packages/jieba/mydict.txt')
Wordlist4 = jieba.cut(sent)
print('|'.join(wordlist4))
#结果为
天善智能|是|一个|专注|于|商业智能|BI|、|数据分析|、|数据挖掘|和|大数据|技术|领域|的|技术|社区| |www|.|hellobi|.|com| |。|内容|从|最初|的|商业智能| |BI| |领域|也|扩充|到|了|数据分析|、|数据挖掘|和|大数据|相关| |的|技术|领域|，|包括| |R|、|Python|、|SPSS|、|Hadoop|、|Spark|、|Hive|、|Kylin|等|，|成为|一个|专注|于|数据|领域|的|垂直|社区|。|天善智能|致力于|构建|一个|基于|数据|领域|的|生态圈|，|通过|社区|链接|一切| |与|数据|相关|的|资源|:|例如|数据|本身|、|人|、|数据|方案|供应商|和|企业|，|与|大家|一起|共同努力|推动|大数据|、|商业智能|BI|在|国内|的|普及|和|发展|。
例2：
#!/usr/bin/env python
# -*-coding=utf-8-*-
"""
为保证数据准确性需进行以下操作(注意按照以下顺序)：
1、汉字繁简体统一
2、字母大小写统一
3、准确分词(注意'3d max'带空格或特殊符号的单词)
4、同义词替换
5、去除停用词
6、去除每条数据中的重复分词
7、去除多余标点符号
"""
import pandas as pd
import jieba
import re
from langconv import * #汉字繁简体转换，需下载langconv.py和zh_wiki.py文件，并将其放在与代码同一目录下
from tongyici import * #引用自定义同义词字典，tongyici.py需与代码在同一目录下
from collections import Counter #collections模块提供了一些有用的集合类，Counter是一个简单的计数器
# 转换繁体到简体
def fan_to_jian(line):
line = Converter('zh-hans').convert(line)
line.encode('utf-8')
return line
# 添加自定义分词
def add_word(list):
for i in list:
jieba.add_word(i)
# 删除自定义分词
def del_word(list):
for i in list:
jieba.del_word(i)
# 用jieba对商品名称进行文本分析
add_ci = ['3d max', 'altium designer', 'mac os', 'spring boot', 'android studio', 'deep learning ai', 'machine learning', 'visual c++', 'visual studio', 'cloud docker', 'atey ghalian', 'john park']
del_ci = ['视频教程', '自学教材']
add_word(add_ci)
del_word(del_ci) #或jieba.add_word('视频教程', 0)动态修改词典，使之分成视频和教程2个词
jieba.re_han_default = re.compile('(.+)', re.U) #用于解决中间带空格或其他特殊符号的单词分成多个词的问题
jieba.load_userdict('c:/ProgramData/Anaconda3/Lib/site-packages/jieba/mydict.txt') #导入自定义字典
file = pd.read_excel(r'c:\users\administrator\desktop\商品信息v2.0版.xlsx') #读取本地文件
title = list(file['商品名称']) #商品名称转化成list
title_s = [] #商品名称分词list
for line in title:
text = fan_to_jian(line).lower()#将繁体字转换成简体字并将大写字母转换成小写
title_cut = jieba.lcut(text) #分词成list，lcut()函数返回list
#替换同义词
new_cut = [] #替换同义词后的新数据
for fenci in title_cut: #替换同义词
if fenci in dian: #判断是否在字典中
val = dian[fenci] #获取同义词的统一词
new_cut.append(val)
else:
new_cut.append(fenci)
title_s.append(new_cut)
# print(title_s)
#导入停用词
stopwords = ['教程'] #停用词list，可将停用词表中没有的先加入进去
for line in open(r'e:/Python/mypy/stopwords/中英文.txt', 'r+', encoding='utf-8'):
stopwords.append(line.strip())#将停用词字典内容写入停用词list中备用
#剔除商品名称分词中的停用词
title_clear = [] #剔除停用词后的商品名称分词
for line in title_s:
line_clear = [] #每个商品剔除停用词后的商品名称分词
for word in line:
if word not in stopwords and word.strip(): #判断分词不在停用词字典中，并且不为空
line_clear.append(word.strip()) #去除词两侧的空格
title_clear.append(line_clear)
# print(title_clear)
#去除每个商品名称中的重复分词，提高准确率
title_clear2 = []
for line in title_clear:
line_clear2 = []
for word in line:
if word not in line_clear2:
line_clear2.append(word.strip())
title_clear2.append(line_clear2)
# print(title_clear2)
# 去除标点符号后将所有商品名称分词放入同一个list中
allwords = []
r = "[^0-9A-Za-z\u4e00-\u9fa5]" #非数字、字母和汉字
for line in title_clear2:
for word in line:
ci = re.sub(r, '', word).strip() #去除标点符号
if ci: #ci若为空则原word为标点符号，如果ci不为空，则进行下步
allwords.append(ci)
# print(allwords)
#把allwords列表转为DataFrame数据，类似表格
df_allwords = pd.DataFrame({'allwords':allwords}) #前面一个allwords为columns列的名称
# print(df_allwords)
#对过滤去重的词汇进行分类汇总
#value_counts()的作用是统计表格某列有多少不同值，并计算每个不同值在该列中有多少重复值，需要指定对哪一列或行使用。
#reset_index()的作用是重新设置DataFrame的连续行索引index。
word_count = df_allwords.allwords.value_counts().reset_index()
# print(word_count)
word_count.columns = ['word', 'count'] #重命名列的名称
print(word_count)
# 获取所有分词及出现次数(按出现次数降序排列)，需引用from collections import Counter
c = Counter(allwords).most_common() #most_common(200)获取出现频率前200的分词及出现次数
# print(c)
常见问题：
1、jieba自带字典无法分开词的处理方法，如（‘视频教程’、‘javaweb’）：
自带字典中有‘视频’、‘教程’和‘视频教程’时，可在程序中动态临时删除‘视频教程’，从而达到分开‘视频教程’的目的，如下：
jieba.del_word('视频教程') #或jieba.add_word('视频教程', 0)动态修改词典，使之分成视频和教程2个词
jieba.suggest_freq('视频教程', True) #suggest_freq()不能分解
自带字典中没有‘java’、‘web’和‘javaweb’时，可在程序中动态临时添加‘java’和‘web’，从而达到分开‘javaweb’的目的（建议在自定义字典中添加java和web，以便下次使用），如下：
jieba.add_word('java', 3, 'n')
jieba.add_word('web', 3, 'n') #自带字典无java、web和javaweb，此2行可使javaweb分成java和web两个词，也可在自定义字典中添加java和web
2、中间带空格或其他特殊符号的单词分成多个词的问题：
#代码中添加以下2行即可
jieba.add_word('3D max', 3, 'n')
jieba.re_han_default = re.compile('(.+)', re.U) #此2行用于解决中间带空格的单词分成多个词的问题
如果以上方法仍不行，则可尝试以下方法：
可以通过修改jieba的init.py文件中的几个正则表达式来解决这个问题。用户词典中词性用@@分隔。
1. 搜索
re_han_default = re.compile(“([\u4E00-\u9FD5a-zA-Z0-9+#&._]+)”, re.U)
改成
re_han_default = re.compile(“(.+)”, re.U)
2. 搜索
re_userdict = re.compile(‘^(.+?)( [0-9]+)?( [a-z]+)?＄’, re.U)
改成
re_userdict = re.compile(‘^(.+?)(\u0040\u0040[0-9]+)?(\u0040\u0040[a-z]+)?$’, re.U)
3. 搜索
word, freq = line.split(’ ‘)[:2]
改成
word, freq = line.split(‘\u0040\u0040’)[:2]
4. 补充：若用全模式则继续改。
搜索
re_han_cut_all = re.compile(“([\u4E00-\u9FD5]+)”, re.U)
改成
re_han_cut_all = re.compile(“(.+)”, re.U)