Jieba（結巴）是一個中文分詞第三方庫，它可以幫助我們將一段中文文本分成一個個獨立的詞語。Jieba具有以下特點：

1. 簡單易用：Jieba提供了簡潔的API接口，易于使用和擴展。可以快速地實現(xiàn)中文分詞功能。
2. 高效準確：Jieba采用了基于前綴詞典和動態(tài)規(guī)劃算法的分詞方法，能夠高效準確地處理各種中文文本。
3. 支持多種分詞模式：Jieba提供了三種分詞模式：精確模式、全模式和搜索引擎模式，可以根據(jù)不同的應用場景選擇合適的模式。
4. 支持用戶自定義詞典：Jieba允許用戶自定義詞典，可以根據(jù)實際需要添加新的詞語或調整已有詞語的詞頻和詞性等信息。
5. 支持并發(fā)分詞：Jieba采用多進程和協(xié)程的方式實現(xiàn)并發(fā)分詞，可以提高分詞速度和效率。

除了中文分詞功能之外，Jieba還提供了關鍵詞提取、詞性標注、繁體轉簡體、詞語拼音轉換等功能?？梢詽M足不同的中文文本處理需求。

1 Jieba的搜索模式

1.1 全模式

全模式會將需要分詞的文本中所有可能的詞語都進行匹配，因此會產生大量的冗余詞語。使用Jieba的全模式，比如我們希望把美國數(shù)據(jù)倉庫巨頭發(fā)布開源模型，公開挑戰(zhàn)ChatGPT這句話進行分詞：

import jieba    
text = '美國數(shù)據(jù)倉庫巨頭發(fā)布開源模型，公開挑戰(zhàn)ChatGPT'  
seg_list = jieba.cut(text, cut_all=True)  
print("/".join(seg_list))

在上述代碼中，cut_all=True指定了使用全模式進行分詞，"/".join(seg_list)會將分詞結果以斜杠分隔輸出。這段的輸出結果為：

可以看到分詞結果中，數(shù)據(jù)倉庫被分為了數(shù)據(jù)、倉庫、數(shù)據(jù)倉庫三個獨立的詞語，因此會產生大量的冗余詞語。全模式適合于對文本中所有可能的詞語進行匹配的場景，例如搜索引擎的索引處理、關鍵詞提取等。

1.2 精確模式

精確模式會將需要分詞的文本中可能存在的詞語都進行匹配，但不會產生冗余詞語。使用Jieba的精確模式，可以通過以下方式實現(xiàn)：

import jieba    
text = '美國數(shù)據(jù)倉庫巨頭發(fā)布開源模型，公開挑戰(zhàn)ChatGPT'  
seg_list = jieba.cut(text, cut_all=False)  
print("/".join(seg_list))

在上述代碼中，cut_all=False指定了使用精確模式進行分詞。這段的輸出結果為：

可以看到，在精確模式下，Jieba會將數(shù)據(jù)倉庫作為一個詞語進行匹配，不會產生冗余詞語。精確模式適合于對文本中存在的詞語進行匹配的場景，例如文本分類、情感分析等。精確模式不會產生冗余詞語，因此可以得到準確的分詞結果。

1.3 搜索引擎模式

搜索引擎模式使用了基于前綴匹配算法的正向最大匹配（FMM）和逆向最大匹配（RMM）算法，會對需要分詞的文本進行分詞，并且盡可能多地匹配分詞結果。因此，在分詞時，搜索引擎模式會優(yōu)先匹配較長的詞語。使用Jieba的搜索引擎模式，可以通過以下方式實現(xiàn)：

import jieba   
text = '美國數(shù)據(jù)倉庫巨頭發(fā)布開源模型，公開挑戰(zhàn)ChatGPT'  
seg_list = jieba.cut_for_search(text)  
print("/".join(seg_list))

這段函數(shù)的輸出結果為;

由于我們的實例文本過段，在這里的結果與全模式的分詞結果并未表現(xiàn)出區(qū)別。搜索引擎模式適合于對長文本進行分詞的場景，例如自然語言處理、信息檢索等。搜索引擎模式使用了基于前綴匹配算法的正向最大匹配（FMM）和逆向最大匹配（RMM）算法，可以盡可能多地匹配分詞結果，但可能會對一些新詞造成誤判，需要進行進一步的處理和校對。

1.4 分詞結果的形式選擇

正常情況下，分詞結果將會以生成器的形式保存，這意味著，當我們像上面一樣將分詞結果全部打印之后，這個生成器就不能二次使用了。

如果希望以列表的形式報錯結果。可以將生成器轉為list格式：

seg_list = jieba.cut(text)  
print(type(seg_list))  
seg_list = list(seg_list)  
print(type(seg_list))

也可以直接指定函數(shù)的返回為list，此時我們需要使用函數(shù)lcut

seg_list = jieba.lcut(text)  
print(type(seg_list))

2 詞庫的添加與刪除

在Jieba中，詞庫是指用于分詞的詞典，Jieba提供了內置的詞典和用戶自定義的詞典。用戶可以通過添加或刪除詞語來定制自己的詞典。

2.1 添加單個詞語

在Jieba中，可以通過調用add_word(word, freq=None, tag=None)方法來向詞庫中添加單個詞語。其中，word為需要添加的詞語，freq為該詞語的詞頻，tag為該詞語的詞性。例如，假設需要將詞語開源模型添加到Jieba的詞庫中，可以通過如下代碼實現(xiàn)：

import jieba  
text = '美國數(shù)據(jù)倉庫巨頭發(fā)布開源模型，公開挑戰(zhàn)ChatGPT'  
jieba.add_word("開源模型")  
seg_list = jieba.cut(text)  
print('/'.join(seg_list))

此時，開源模型就被分為一個詞了：

2.2 添加自定義詞典

當需要添加的詞過多時，建議使用添加詞典的方式。自定義詞典可以包含用戶自己添加的詞語及其詞頻和詞性等信息。添加自定義詞典的方法如下：

1. 創(chuàng)建一個文本文件，例如userdict.txt，用于存儲自定義詞典。每行格式為：詞語 詞頻 詞性。
2. 將需要添加的詞語及其詞頻和詞性等信息寫入到userdict.txt中，每個詞語一行。
3. 調用Jieba的load_userdict()方法加載自定義詞典文件。詞典示例如下：

開源模型 10 n 
深度學習 8 n

其中，10和8為詞語的詞頻，n為詞語的詞性。之后調用詞典即可。

jieba.load_userdict("userdict.txt")

詞典加入之后，再次進行分詞，詞典中的內容就可以被分出來了。

2.3 詞庫的刪除

在Jieba中，可以通過調用del_word(word)方法來刪除詞庫中的單個詞語。其中，word為需要刪除的詞語。剛剛我們在詞典中添加了開源模型這個詞，接下來我們將其刪除：

jieba.del_word("開源模型")
seg_list = jieba.cut(text)  
print('/'.join(seg_list))

此時開源和模型就又變?yōu)閮蓚€詞了。

2.4 添加詞庫失效的情況

如果想要添加的詞包含標點符號，則這個添加操作會失效（無論是添加單個的詞語還是使用自定義字典），比如：

import jieba  
text = '美國數(shù)據(jù)倉庫巨頭發(fā)布<開源模型>，公開挑戰(zhàn)ChatGPT'  
jieba.add_word("<開源模型>")  
seg_list = jieba.cut(text)  
print('/'.join(seg_list))

這段代碼希望將<開源模型>分為一個詞，然而jieba默認標點符號會被單獨分割，因此這個添加詞庫的操作會失效，不但<開源模型>不能被分出來，開源模型也不能被分出來。

因此，在添加詞庫時要避免這種情況的出現(xiàn)。

python 結巴分詞具體下載與使用方法可參考github相關說明：

https://github.com/livemirror/jieba

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