1.jieba.cut()

接受三个参数（sentence, cut_all=False, HMM=True）

Parameter:
  - sentence: The str(unicode) to be segmented.
  - cut_all: Model type. True for full pattern, False for accurate pattern.
  - HMM: Whether to use the Hidden Markov Model.

sentence，要被分隔的字符串，Unicode编码，utf-8是Unicode编码的一种，在这里默认时utf-8。
cut_all，模式类型。true是完全模式，false是精确模式，默认精确模式。
HMM，是否使用隐马尔科夫模型。

2.jieba.cut_for_search()，搜索引擎的细分。

接受两个参数(sentence, HMM=True)
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

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3.jieba.load_userdict()，加载用户自定义的字典，以提高检测正确率。

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f是一个纯文本文件，包含单词和频率。可以是一个类似文件的对象，或者是一个字典型的文件路径，他们必须是utf-8编码。
自定义字典的结构：
词语 频率 词性，用空格分开，顺序不能改变。
词性可以省略。

4.jieba.add_word()，在字典里添加一个单词。

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单词，频率，词性（tag）。频率和词性都可以省略，freq默认为一个计算出来的值，以确保单词可以被删除。

5.jieba.del_word()，删除一个单词的方便方式。

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从上图可以看出，把一个单词的频率变成0.

6.jieba.suggest_freq()，建议单词的频率来强迫一个单词中的字符合并或者分裂。

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segment，这个词被期望被切成的部分，如果这个词应该被当作一个整体来对待，那就使用一个str。
tune，如果是true则调整单词的频率。