一.介绍：
jieba:
“结巴”中文分词：做最好的 Python 中文分词组件
“Jieba” (Chinese for “to stutter”) Chinese text segmentation: built to be the best Python Chinese word segmentation module.
完整文档见 :
GitHub: https://github.com/fxsjy/jieba
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
在线演示： http://jiebademo.ap01.aws.af.cm/
安装说明
代码对 Python 2/3 均兼容
- 全自动安装： easy_install jieba 或者 pip install jieba / pip3 install jieba
- 半自动安装：先下载 https://pypi.python.org/pypi/jieba/ ，解压后运行 python setup.py install
- 手动安装：将 jieba 目录放置于当前目录或者 site-packages 目录
- 通过 import jieba 来引用
二.功能介绍及例子
1.分词主要功能：
先介绍主要的使用功能，再展示代码输出。jieba分词的主要功能有如下几种：
1. jieba.cut：该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参数用来控制是否适用HMM模型
2. jieba.cut_for_search：该方法接受两个参数：需要分词的字符串；是否使用HMM模型，该方法适用于搜索引擎构建倒排索引的分词，粒度比较细。
3. 待分词的字符串可以是unicode或者UTF－8字符串，GBK字符串。注意不建议直接输入GBK字符串，可能无法预料的误解码成UTF－8，
4. jieba.cut 以及jieba.cut_for_search返回的结构都是可以得到的generator(生成器), 可以使用for循环来获取分词后得到的每一个词语或者使用
5. jieb.lcut 以及 jieba.lcut_for_search 直接返回list
6. jieba.Tokenizer(dictionary=DEFUALT_DICT) 新建自定义分词器，可用于同时使用不同字典，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。
2.简单模式：
2.1.精确模式（返回结果是一个生成器，对大量数据分词很重要，占内存小）：
import jieba s = '我想大口吃肉大碗喝酒！！！' cut=jieba.cut(s) print(cut) #精确模式 print('精确模式输出：') print('，'.join(cut))
输出为：
2.2.全模式（返回结果也是生成器，特点是把文本分成尽可能多的词）：
import jieba s = '我想大口吃肉大碗喝酒！！！' print('全模式：') result=jieba.cut(s, cut_all=True) print(result) print(' '.join(result))
输出为：
2.3.搜索引擎模式：
import jieba s = '我想大口吃肉大碗喝酒！！！' print('搜索引擎模式：') result=jieba.cut_for_search(s) print(result) print('，'.join(result))
输出为：
3.获取词性：每个词都有其词性，比如名词、动词、代词等，结巴分词的结果也可以带上每个词的词性，要用到jieba.posseg
分词及输出词性：
import jieba.posseg as psg s = '我想大口吃肉大碗喝酒！！！' print('分词及词性：') result=psg.cut(s) print(result) print([(x.word,x.flag) for x in result])
过滤词性，如获取名词：
import jieba.posseg as psg s = '我想大口吃肉大碗喝酒！！！' print('分词及词性：') result=psg.cut(s) print(result) #筛选为名词的 print([(x.word,x.flag) for x in result if x.flag=='n'])
4.并行分词：在文本数据量非常大的时候，为了提高分词效率，开启并行分词就很有必要了。jieba支持并行分词，基于python自带的multiprocessing模块，但要注意的是在Windows环境下不支持。
# 开启并行分词模式，参数为并发执行的进程数 jieba.enable_parallel(5) # 关闭并行分词模式 jieba.disable_parallel()
5.获取出现频率Top n的词（有些词无实际意义，可筛选）：
from collections import Counter words_total=open('1',encoding='utf-8').read() c = Counter(words_total).most_common(20) print (c)
6.使用用户字典提高分词准确性：
jieba分词器还有一个方便的地方是开发者可以指定自己的自定义词典，以便包含词库中没有的词，虽然jieba分词有新词识别能力，但是自行添加新词可以保证更高的正确率。
使用命令：
jieba.load_userdict(filename) # filename为自定义词典的路径。在使用的时候，词典的格式和jieba分词器本身的分词器中的词典格式必须保持一致，一个词占一行，每一行分成三部分，一部分为词语，一部分为词频，最后为词性（可以省略），用空格隔开。
7.关键词抽取：
附：结巴分词词性对照表（按词性英文首字母排序）
形容词(1个一类，4个二类)
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(1个一类，2个二类)
b 区别词
bl 区别词性惯用语
连词(1个一类，1个二类)
c 连词
cc 并列连词
副词(1个一类)
d 副词
叹词(1个一类)
e 叹词
方位词(1个一类)
f 方位词
前缀(1个一类)
h 前缀
后缀(1个一类)
k 后缀
数词(1个一类，1个二类)
m 数词
mq 数量词
名词 (1个一类，7个二类，5个三类)
名词分为以下子类：
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(1个一类)
o 拟声词
介词(1个一类，2个二类)
p 介词
pba 介词“把”
pbei 介词“被”
量词(1个一类，2个二类)
q 量词
qv 动量词
qt 时量词
代词(1个一类，4个二类，6个三类)
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(1个一类)
s 处所词
时间词(1个一类，1个二类)
t 时间词
tg 时间词性语素
助词(1个一类，15个二类)
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(1个一类，9个二类)
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(1个一类，16个二类)
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(1个一类，2个二类)
x 字符串
xx 非语素字
xu 网址URL
语气词(1个一类)
y 语气词(delete yg)
状态词(1个一类)
z 状态词
参考：https://pypi.org/project/jieba/#history
https://www.cnblogs.com/jiayongji/p/7119065.html
https://blog.csdn.net/gzmfxy/article/details/78994396