中文分词，通俗来说，就是将一句(段)话按一定的规则(算法)拆分成词语、成语、单个文字。

中文分词是很多应用技术的前置技术，如搜索引擎、机器翻译、词性标注、相似度分析等，都是先对文本信息分词处理，再用分词结果来搜索、翻译、对比等。

在Python中，最好用的中文分词库是jieba。用“结巴”给一个中文分词库命名，非常生动形象，同时还带有一种程序员式的幽默感。

最好的Python中文分词组件

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“结巴”中文分词：做最好的Python中文分词组件

这是jieba分词的slogan，打开jieba分词的GitHub、PyPI源，都会在简介里看到这句标语。这充分体现了jieba开发团队的愿景和目标，在目前看来，jieba已经称得上最好的Python中文分词库。

2022年4月写本文时，jieba在GitHub上已经获得了28.3K的Star，而且数量正在快速增长，足够证明jieba的受欢迎程度非常高。

jieba除了有Python语言的版本，也有C++、JAVA、iOS等十几门编程语言的版本，从PC端到移动端，都可以支持。这点值得给jieba的维护团队点赞，说不定未来，jieba可以做所有语言里最好的中文分词组件。

jieba的使用方法

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Step1. 安装jieba

pip install jieba

jieba是第三方库，需要先安装才能使用，直接使用pip安装即可，jieba兼容Python2和Python3，安装命令都一样。如果安装慢，可以添加-i参数指定镜像源。

Step2. 调用jieba进行分词

import jiebatest_content = '迅雷不及掩耳盗铃儿响叮当仁不让世界充满爱之势'
cut_res = jieba.cut(test_content, cut_all=True)
print(list(cut_res))

运行结果：

['迅雷', '迅雷不及', '迅雷不及掩耳', '不及', '掩耳', '掩耳盗铃',
'儿', '响叮当', '叮当', '当仁不让', '不让', '世界', '充满', '爱','之', '势']

jieba分词的使用非常简单，直接导入jieba库，调用cut()方法，传入需要切分的内容，即可返回分词结果。返回结果是一个可迭代的生成器generator，可以进行遍历，也可以转换成list打印出结果。

jieba分词的四种模式

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jieba分词支持四种分词模式：

1.精确模式

试图将句子最精确地切开，适合文本分析。

cut_res = jieba.cut(test_content, cut_all=False)
print('[精确模式]：', list(cut_res))
cut_res = jieba.cut(test_content, cut_all=False, HMM=False)
print('[精确模式]：', list(cut_res))

[精确模式]： ['迅雷不及', '掩耳盗铃', '儿响', '叮', '当仁不让',
'世界', '充满', '爱之势']
[精确模式]： ['迅雷不及', '掩耳盗铃', '儿', '响', '叮', '当仁不让','世界', '充满', '爱', '之', '势']

精确模式是最常用的分词模式，分词结果不存在冗余数据。

HMM参数默认为True，根据HMM模型（隐马尔可夫模型）自动识别新词。如上面的例子中，HMM为True，结果中将“儿响”、“爱之势”识别成了新词，HMM为False，这些字只能单独成词，分成单个文字。

2.全模式

把句子中所有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。

cut_res = jieba.cut(test_content, cut_all=True)
print('[全模式]：', list(cut_res))

[全模式]： ['迅雷', '迅雷不及', '迅雷不及掩耳', '不及', '掩耳', '掩耳盗铃',
'儿', '响叮当', '叮当', '当仁不让', '不让', '世界', '充满', '爱', '之', '势']

全模式从待分词内容的第一个字开始遍历，将每一个字作为词语的第一个字，返回所有可能的词语，会重复利用词语和字，因此也可能会出现多种含义。

cut_all参数默认为False，即默认不是全模式，将cut_all设置为True，则采用全模式分词。

3.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。

cut_res = jieba.cut_for_search(test_content)
print('[搜索引擎模式]：', list(cut_res))

[搜索引擎模式]： ['迅雷', '不及', '迅雷不及', '掩耳', '掩耳盗铃', '儿响',
'叮', '不让', '当仁不让', '世界', '充满', '爱之势']

搜索引擎模式在精确模式的基础上，对精确模式中的长词，再按照全模式进一步分词，用于搜索时可以匹配到更多的结果。

4.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模式使用需先安装paddlepaddle-tiny，安装命令：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 。

上面是官方的描述，但是，当前已经找不到paddlepaddle-tiny镜像源了，感兴趣可以去PaddlePaddle官网找找方法。

通常不会使用到paddle模式，所以我们了解前面三种模式即可。

5.小结

cut()方法有四个参数，sentence接收待分词的内容；cut_all设置是否使用全模式；HMM设置是否使用HMM模型识别新词；use_paddle设置是否使用panddle模式。

cut_for_search()有两个参数，sentence和HMM。

cut()和cut_for_search()都是返回generator，如果想直接返回列表，可以使用对应的lcut()和lcut_for_search()，用法完全相同。

自定义分词词典

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使用jieba分词时，分词结果需要与jieba的词典库进行匹配，才能返回到分词结果中。因此有些词需要用户自定义，才能识别到。

1.添加自定义词语到词典中

jieba.add_word('铃儿响叮当')
jieba.add_word('让世界充满爱')
jieba.add_word('迅雷不及掩耳之势')
lcut_res = jieba.lcut(test_content, cut_all=True, HMM=False)
print('[添加自定义词语]：', lcut_res)

[添加自定义词语]： ['迅雷', '迅雷不及', '迅雷不及掩耳', '不及', '掩耳', '掩耳盗铃','铃儿响叮当', '响叮当', '叮当', '当仁不让', '不让', '让世界充满爱', '世界', '充满', '爱', '之', '势']

add_word()有三个参数，分别是添加的词语、词频和词性，词频和词性可以省略。

添加自定义词语后，自定义词语如果能匹配到，就会返回到分词结果中。如果自定义词语在待分词语句中没有连续的匹配结果，分词结果中不会体现。

2.添加指定的文件作为分词词典

自定义词典格式要和默认词典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。

本文自定义一个mydict.txt文本文件，内容如下：

迅雷不及掩耳之势 3 a
掩耳盗铃 3 a
铃儿响叮当 3 a
当仁不让 3 a
让世界充满爱 3 n

文件编码要设置成UTF-8，在PyCharm可以点击File>Settings>File Encodings，将Global Encoding和Project Encoding设置成UTF-8。

然后使用load_userdict()加载自定义词典。

jieba.load_userdict('mydict.txt')
lcut_res = jieba.lcut(test_content, cut_all=True, HMM=False)
print('[使用自定义词典]：', lcut_res)

[使用自定义词典]： ['迅雷', '迅雷不及', '迅雷不及掩耳', '不及', '掩耳', '掩耳盗铃',
'铃儿响叮当', '响叮当', '叮当', '当仁不让', '不让', '让世界充满爱', '世界',
'充满', '爱', '之', '势']

使用了自定义词典，会同时根据jieba的默认词典和自定义词典进行分词。添加自定义词典和添加单个词语的效果一样，区别是可以批量添加，而不用重复调用add_word()。

3.从词典中删除词语

jieba.del_word('不及')
jieba.del_word('不让')
jieba.del_word('之')
lcut_res = jieba.lcut(test_content, cut_all=True, HMM=False)
print('[删除词语]：', lcut_res)

[删除词语]： ['迅雷', '迅雷不及', '迅雷不及掩耳', '掩耳', '掩耳盗铃', '儿',
'响叮当', '叮当', '当仁不让', '世界', '充满', '爱', '之', '势']

删除的词语一般是语气助词、逻辑连接词等，这些词对于文本分析没有实际意义，反而会成为干扰。

在设置删除的词语后，结果中不再有删除的词语，但对于单个字，会独立成词，所以删除后在结果中也还存在。

4.调整词语的词频

调整词语的词频，调整其在结果中被分出来的可能性，使分词结果满足预期。分两种情况，一种是将分词结果中的一个长词拆分成多个词，另一种是将分词结果中的多个词组成一个词。

lcut_res = jieba.lcut(test_content, cut_all=False, HMM=False)
print('[设置前]：', lcut_res)
jieba.suggest_freq('让世界充满爱', True)
lcut_res = jieba.lcut(test_content, cut_all=False, HMM=False)
print('[设置后]：', lcut_res)

[设置前]： ['迅雷不及', '掩耳盗铃', '儿', '响', '叮', '当仁不让', '世界', '充满', '爱', '之', '势']
[设置后]： ['迅雷不及', '掩耳盗铃', '儿', '响叮当', '仁', '不', '让世界充满爱', '之', '势']

suggest_freq()有两个参数，segment参数表示分词的片段，如果是将一个词拆开，则传入拆开后的元组，如果是指定某个词要作为一个整体，则传入字符串；tune参数为True，则调整词语的词频。

注意：自动计算的词频在使用HMM新词发现功能时可能无效。

关键词提取

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关键词提取使用jieba中的analyse模块，基于两种不同的算法，提供了两个不同的方法。

1.基于TF-IDF算法的关键词提取

from jieba import analysekey_word = analyse.extract_tags(test_content, topK=3)
print('[key_word]：', list(key_word))
key_word = analyse.extract_tags(test_content, topK=3, withWeight=True)
print('[key_word]：', list(key_word))

[key_word]： ['迅雷不及', '儿响', '爱之势']
[key_word]： [('迅雷不及', 1.7078239289857142), ('儿响', 1.7078239289857142), ('爱之势', 1.7078239289857142)]

extract_tags()方法有四个参数，sentence为待提取的文本；topK为返回最大权重关键词的个数，默认值为20；withWeight表示是否返回权重，是的话返回(word, weight)的list，默认为False；allowPOS为筛选指定词性的词，默认为空，即不筛选。

2.基于TextRank算法的关键词提取

key_word = analyse.textrank(test_content, topK=3)
print('[key_word]：', list(key_word))
allow = ['ns', 'n', 'vn', 'v', 'a', 'm', 'c']
key_word = analyse.textrank(test_content, topK=3, allowPOS=allow)
print('[key_word]：', list(key_word))

[key_word]： ['儿响', '世界']
Prefix dict has been built successfully.
[key_word]： ['充满', '儿响', '世界']

textrank()方法与extract_tags()方法用法相似，需要注意的是allowPOS有默认值('ns', 'n', 'vn', 'v')，默认筛选这四种词性的词，可以自己设置。其他参数都与extract_tags()方法相同。

词性标注

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词性标注使用jieba中的posseg模块，标注分词后每个词的词性，采用和ictclas兼容的标记法。

from jieba import possegpos_word = posseg.lcut(test_content)
print(pos_word)

[pair('迅雷不及', 'i'), pair('掩耳盗铃', 'i'), pair('儿响', 'n'),pair('叮', 'v'), pair('当仁不让', 'i'), pair('世界', 'n'), pair('充满', 'a'), pair('爱', 'v'), pair('之', 'u'), pair('势', 'ng')]

posseg.lcut()有两个参数，sentence和HMM。

词性和词性标签参考下表：

标签	含义	标签	含义	标签	含义	标签	含义
n	普通名词	f	方位名词	s	处所名词	t	时间
nr	人名	ns	地名	nt	机构名	nw	作品名
nz	其他专名	v	普通动词	vd	动副词	vn	名动词
a	形容词	ad	副形词	an	名形词	d	副词
m	数量词	q	量词	r	代词	p	介词
c	连词	u	助词	xc	其他虚词	w	标点符号
PER	人名	LOC	地名	ORG	机构名	TIME	时间

返回词语在原文的起止位置

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返回词语在原文的起止位置使用jieba中的Tokenize模块，实际调用时使用tokenize()方法。

res = jieba.tokenize(test_content)
for r in res:if len(r[0]) > 3:print('word:{}\t start:{}\t end:{}'.format(*r))elif len(r[0]) > 1:print('word:{}\t\t start:{}\t end:{}'.format(*r))else:print('word:{}\t\t\t start:{}\t end:{}'.format(*r))

word:迅雷不及  start:0   end:4
word:掩耳盗铃  start:4   end:8
word:儿响      start:8   end:10
word:叮       start:10  end:11
word:当仁不让  start:11  end:15
word:世界      start:15  end:17
word:充满      start:17  end:19
word:爱之势    start:19  end:22

tokenize()方法有三个参数，unicode_sentence为待分词内容，注意，只接受unicode编码内容；mode参数为指定分词模式，如需要使用搜索引擎模式，则设置mode='search'；HMM默认为True。

以上就是jieba分词的常用功能介绍，更多用法请从下方参考文档访问GitHub。

参考文档：https://github.com/fxsjy/jieba

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