jieba 是一个优秀的 Python 中文分词库，它能够将一段中文文本切分成词语，方便进行文本分析和自然语言处理。jieba 支持多种分词模式，并具有较高的分词准确率和效率。
jieba 的主要功能：
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• 分词: 将中文文本切分成词语，支持精确模式、全模式和搜索引擎模式。
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• 词性标注: 为每个词语标注词性，例如名词、动词、形容词等。
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• 命名实体识别: 识别文本中的命名实体，例如人名、地名、机构名等。
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• 关键词提取: 从文本中提取关键词。
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• 自定义词典: 支持用户自定义词典，以提高分词准确率。
jieba 的优势：
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• 准确率高: jieba 基于统计模型和词典，具有较高的分词准确率。
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• 速度快: jieba 使用 C++ 编写，并进行了优化，具有较高的分词速度。
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• 易于使用: jieba 的 API 简单易懂，易于学习和使用。
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• 支持多种模式: jieba 支持多种分词模式，可以满足不同的需求。
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• 可扩展性: jieba 支持自定义词典，可以扩展其功能。
jieba 的应用场景：
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• 文本分析: 对文本进行分词、词性标注、命名实体识别等，以便进行更深入的分析。
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• 自然语言处理: 将文本转换为结构化数据，以便进行机器学习、信息检索等任务。
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• 搜索引擎: 对搜索关键词进行分词，以提高搜索结果的准确性。
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• 文本挖掘: 从文本中挖掘有价值的信息，例如关键词、主题等。
jieba 的基本用法：
import jieba
# 精确模式分词
seg_list = jieba.cut("我来到北京清华大学", cut_all=False)
print("Default Mode: " + "/ ".join(seg_list))
# 全模式分词
seg_list = jieba.cut("我来到北京清华大学", cut_all=True)
print("Full Mode: " + "/ ".join(seg_list))
# 搜索引擎模式分词
seg_list = jieba.cut_for_search("我来到北京清华大学")
print("Search Engine Mode: " + "/ ".join(seg_list))jieba 的资源：
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• GitHub 仓库: https://github.com/fxsjy/jieba
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• 文档: https://github.com/fxsjy/jieba/wiki/
总结：
jieba 是一个功能强大且易于使用的中文分词库，适用于各种文本分析和自然语言处理任务。
原文始发于微信公众号（程序员六维）：jieba，一个优秀的 Python 中文分词库
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