一、基本介绍
jieba是一个中文分词库，它支持三种分词模式：精确模式、全模式和搜索引擎模式。
二、特点和优势
- 支持四种分词模式：精确模式、全模式、搜索引擎模式和paddle模式。
- 提供自定义词典功能，可以添加、删除词语。
- 支持关键词提取和词性标注。
- 提供Tokenize接口，可以获取每个词语的起始位置和词性。
- 支持并行分词，提高分词速度。
三、基本步骤
安装 jieba：
使用 pip 安装 jieba：
pip install jieba导入库：
在 Python 脚本中导入 jieba：
import jieba基本分词：
使用 jieba.cut 方法进行分词：
text = "我来到北京清华大学"
words = jieba.cut(text)
print("/ ".join(words))添加自定义词典：
jieba 允许你添加自定义词典来提高分词的准确性：
jieba.load_userdict("userdict.txt") # 载入自定义词典调整词典：
你可以调整词典中的词语频率，以改变分词结果：
jieba.add_word('中清华', freq=5000, tag='nz') # 添加词语及其频率和词性精确模式：
精确模式将句子最精确地切分：
jieba.enable_only_full_mode() # 启用全模式全模式：
全模式将进行最全面的分词，速度较慢：
jieba.enable_all_words_mode() # 启用全模式搜索引擎模式：
搜索引擎模式在精确模式的基础上，对长词再次切分，适合用于搜索引擎构建索引：
jieba.enable_only_full_mode() # 启用精确模式
jieba.cut_for_search(text) # 对文本进行搜索引擎模式的分词词性标注：
jieba 还可以进行词性标注：
words = jieba.cut("我来到北京清华大学")
for word, flag in jieba.posseg.cut(words):print('%s %s' % (word, flag))调整词频：
可以调整词语的词频，以优化分词结果：
jieba.suggest_freq(('中', '北京'), True) # 调整词语的词频使用词典：
jieba 可以使用多种词典，包括 tf_idf、binary 和 hmm 词典：
jieba.load_dict('dict.txt') # 加载自定义词典四、总结
jieba 分词库非常灵活，支持多种分词模式和自定义词典，适用于各种中文文本处理任务。如果你需要更详细的文档或示例，可以访问 jieba 的官方文档或 GitHub 仓库。
