1. jieba库概述
jieba（“结巴”）是Python中最流行的中文分词库，采用基于前缀词典实现的高效分词算法，支持多种分词模式，是中文自然语言处理(NLP)的基础工具。
核心特性
- 精确模式：试图将句子最精确地切开，适合文本分析
- 全模式：把句子中所有可以成词的词语都扫描出来，速度非常快但有冗余
- 搜索引擎模式：在精确模式基础上，对长词再次切分，提高召回率
- 支持自定义词典：可添加专业领域词汇提高分词准确度
- 支持词性标注：可标注分词结果的词性
- 支持并行分词：利用多核CPU加速分词处理
2. jieba.cut函数
import jieba
seg_list = jieba.cut("这是一个测试文本", cut_all=False)
参数说明
| 参数 | 类型 | 默认值 | 说明 |
|---|---|---|---|
| sentence | str | 必需 | 待分词的字符串 |
| cut_all | bool | False | 是否采用全模式 |
| HMM | bool | True | 是否使用HMM模型 |
| use_paddle | bool | False | 是否使用PaddlePaddle模型（需额外安装） |
返回值
关键点：jieba.cut()返回的是生成器(Generator)，不是列表或元组。
这意味着：生成器只能被迭代一次，之后就会耗尽，无法直接索引（如seg_list[0]会报错），无法直接获取长度（如len(seg_list)会报错），内存效率高，适合处理大文本，但需要特别注意使用方式。
3. 使用示例
# 安装
pip install jieba
import jieba
from collections import Countertext = "本周进行自然语言处理系列文档示例，示例围绕自然语言处理程序。"
words = jieba.cut(text)words_list = list(words)
words_count = Counter(words_list)
words_filter = [word for word, count in words_count.items() if count > 1]print("分词结果:", words_list)
print("词频：", words_count)
print("高频词汇:", words_filter)
4. 其他常用函数
jieba.lcut(sentence, cut_all=False, HMM=True, use_paddle=False)
功能：与cut()功能相同，但直接返回列表而非生成器，解决了生成器只能迭代一次的问题，便于多次使用分词结果。
jieba.cut_for_search(sentence, HMM=True)
功能：搜索引擎模式分词，对长词再次切分以提高召回率，在精确模式基础上，对未在词典中找到的长词进行二次切分
jieba.posseg.cut(sentence, HMM=True)
功能：提供词性标注功能，基于精确模式分词并标注词性
jieba.add_word(word, freq=None, tag=None)
功能：向分词词典中添加新词
参数：
word：要添加的词语；
freq：词频（可选），用于调整词语切分优先级；
tag：词性（可选）
jieba.load_userdict(file_name)
功能：加载自定义词典文件
文件格式：每行一个词，格式为：词语 词频 词性（词频和词性可选）
jieba.tokenize(sentence, mode=‘default’, HMM=True)
功能：返回词语在原文中的位置信息
参数：mode：‘default’（精确模式）或’search’（搜索引擎模式）
返回值：元组列表，每个元组包含(词语, 起始位置, 结束位置)
jieba.analyse.extract_tags(sentence, topK=20, withWeight=False, allowPOS=())
功能：基于TF-IDF算法提取关键词
参数：
topK：返回关键词数量
withWeight：是否返回权重值
allowPOS：仅提取指定词性的词
jieba.enable_parallel(num)
功能：利用多核CPU加速分词处理，启用并行分词，参数为并行进程数，程序结束可以调用jieba.disable_parallel()关闭并行分词
，safe=True作用)
