“结巴”中文分词：做最好的 Python 中文分词组件

特点

支持四种分词模式：

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。

paddle模式，利用PaddlePaddle深度学习框架，训练序列标注（双向GRU）网络模型实现分词。同时支持词性标注。paddle模式使用需安装paddlepaddle-tiny，pip install paddlepaddle-tiny==1.6.1。目前paddle模式支持jieba v0.40及以上版本。jieba v0.40以下版本，请升级jieba，pip install jieba --upgrade 。PaddlePaddle官网

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

jieba.cut 方法接受四个输入参数: 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；use_paddle 参数用来控制是否使用paddle模式下的分词模式，paddle模式采用延迟加载方式，通过enable_paddle接口安装paddlepaddle-tiny，并且import相关代码；

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。

代码示例

# encoding=utf-8importjiebajieba.enable_paddle()# 启动paddle模式。 0.40版之后开始支持，早期版本不支持strs=["我来到北京清华大学","乒乓球拍卖完了","中国科学技术大学"]forstrinstrs:seg_list=jieba.cut(str,use_paddle=True)# 使用paddle模式print("Paddle Mode: "+'/'.join(list(seg_list)))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))

输出:

【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

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。

代码示例：

>>>print('/'.join(jieba.cut('如果放到post中将出错。',HMM=False)))如果/放到/post/中将/出错/。>>> jieba.suggest_freq(('中','将'),True)494>>>print('/'.join(jieba.cut('如果放到post中将出错。',HMM=False)))如果/放到/post/中/将/出错/。>>>print('/'.join(jieba.cut('「台中」正确应该不会被切开',HMM=False)))「/台/中/」/正确/应该/不会/被/切开>>> jieba.suggest_freq('台中',True)69>>>print('/'.join(jieba.cut('「台中」正确应该不会被切开',HMM=False)))「/台中/」/正确/应该/不会/被/切开

"通过用户自定义词典来增强歧义纠错能力" --- https://github.com/fxsjy/jieba/issues/14