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

常用的分词:

  1. import jieba
  2.  
  3. seg_list = jieba.cut("我来到北京清华大学", cut_all=True)
  4. print("Full Mode: " + "/ ".join(seg_list)) # 全模式
  5.  
  6. seg_list = jieba.cut("我来到北京清华大学", cut_all=False)
  7. print("Default Mode: " + "/ ".join(seg_list)) # 精确模式
  8.  
  9. seg_list = jieba.cut("他来到了网易杭研大厦") # 默认是精确模式
  10. print(", ".join(seg_list))
  11.  
  12. 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
  13. print(", ".join(seg_list))
  1. 输出:
  2.  
  3. 【全模式】: 我/ 来到/ 北京/ 清华/ 清华大学/ 华大/ 大学
  4.  
  5. 【精确模式】: 我/ 来到/ 北京/ 清华大学
  6.  
  7. 【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)
  8.  
  9. 【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

还有基于算法抽取等功能     文档地址:https://github.com/fxsjy/jieba

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