1､结巴分词(jieba)的介绍
1) 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
2) 支持繁体分词
3) 支持自定义词典
2､结巴分词(jieba)的安装
代码对 Python 2/3 均兼容
1) 全自动安装
easy_install jieba
或者
pip install jieba
或者
pip3 install jieba
注意：pip默认安装使用的是国外的源，可能由于网络问题安装失败，则可以尝试使用如下，
pip install jieba -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
2) 半自动安装
先下载 http://pypi.python.org/pypi/jieba/ ，解压后运行 python setup.py install
3) 手动安装
将jieba 目录放置于当前目录或者 site-packages 目录
4) 使用介绍
通过import jieba来引用
如果需要使用paddle模式下的分词和词性标注功能，请先安装paddlepaddle-tiny，pip install paddlepaddle-tiny==1.6.1。
3､结巴分词(jieba)的使用
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
1) 使用jieba分词
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。
使用示例：
# encoding=utf-8
import jieba
jieba.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"]
for str in strs:
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
2) 添加自定义词典
载入词典：开发者可以指定自己自定义的词典，以便包含 jieba 词库里没有的词。虽然 jieba 有新词识别能力，但是自行添加新词可以保证更高的正确率，用法： jieba.load_userdict(file_name) # file_name 为文件类对象或自定义词典的路径，词典格式和 dict.txt 一样，一个词占一行；每一行分三部分：词语、词频（可省略）、词性（可省略），用空格隔开，顺序不可颠倒。file_name 若为路径或二进制方式打开的文件，则文件必须为 UTF-8 编码。词频省略时使用自动计算的能保证分出该词的词频。
例如：
创新办 3 i
云计算 5
凱特琳 nz
台中
更改分词器：（默认为 jieba.dt）的 tmp_dir 和 cache_file 属性，可分别指定缓存文件所在的文件夹及其文件名，用于受限的文件系统。（自定义词典：https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/userdict.txt，用法示例：https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/test_userdict.py）
3､调整结巴分词(jieba)的词典
1) 使用 add_word(word, freq=None, tag=None) 和 del_word(word) 可在程序中动态修改词典。
2) 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('「苹果」正确应该不会被切开', HMM=False)))
「/苹果/」/正确/应该/不会/被/切开
>>> jieba.suggest_freq('苹果', True)
1335
3) "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