1、簡(jiǎn)要說(shuō)明

結(jié)巴分詞支持三種分詞模式，支持繁體字，支持自定義詞典

2、三種分詞模式

全模式：把句子中所有的可以成詞的詞語(yǔ)都掃描出來(lái), 速度非常快，但是不能解決歧義

精簡(jiǎn)模式：把句子最精確的分開，不會(huì)添加多余單詞，看起來(lái)就像是把句子分割一下

搜索引擎模式：在精簡(jiǎn)模式下，對(duì)長(zhǎng)詞再度切分

# -*- encoding=utf-8 -*-import jiebaif __name__ == ’__main__’: str1 = ’我去北京天安門廣場(chǎng)跳舞’ a = jieba.lcut(str1, cut_all=True) # 全模式 print(’全模式:{}’.format(a)) b = jieba.lcut(str1, cut_all=False) # 精簡(jiǎn)模式 print(’精簡(jiǎn)模式:{}’.format(b)) c = jieba.lcut_for_search(str1) # 搜索引擎模式 print(’搜索引擎模式:{}’.format(c))

運(yùn)行

3、某個(gè)詞語(yǔ)不能被分開

# -*- encoding=utf-8 -*-import jiebaif __name__ == ’__main__’: str1 = ’桃花俠大戰(zhàn)菊花怪’ b = jieba.lcut(str1, cut_all=False) # 精簡(jiǎn)模式 print(’精簡(jiǎn)模式:{}’.format(b)) # 如果不把桃花俠分開 jieba.add_word(’桃花俠’) d = jieba.lcut(str1) # 默認(rèn)是精簡(jiǎn)模式 print(d)

運(yùn)行

4、 某個(gè)單詞必須被分開

# -*- encoding=utf-8 -*-import jiebaif __name__ == ’__main__’: # HMM參數(shù)，默認(rèn)為True ’’’HMM 模型，即隱馬爾可夫模型（Hidden Markov Model, HMM），是一種基于概率的統(tǒng)計(jì)分析模型， 用來(lái)描述一個(gè)系統(tǒng)隱性狀態(tài)的轉(zhuǎn)移和隱性狀態(tài)的表現(xiàn)概率。 在 jieba 中，對(duì)于未登錄到詞庫(kù)的詞，使用了基于漢字成詞能力的 HMM 模型和 Viterbi 算法， 其大致原理是： 采用四個(gè)隱含狀態(tài)，分別表示為單字成詞，詞組的開頭，詞組的中間，詞組的結(jié)尾。 通過(guò)標(biāo)注好的分詞訓(xùn)練集，可以得到 HMM 的各個(gè)參數(shù)，然后使用 Viterbi 算法來(lái)解釋測(cè)試集，得到分詞結(jié)果。 ’’’ str1 = ’桃花俠大戰(zhàn)菊花怪’ b = jieba.lcut(str1, cut_all=False, HMM=False) # 精簡(jiǎn)模式，且不使用HMM模型 print(’精簡(jiǎn)模式:{}’.format(b)) # 分開大戰(zhàn)為大和戰(zhàn) jieba.suggest_freq((’大’, ’戰(zhàn)’), True) e = jieba.lcut(str1, HMM=False) # 不使用HMM模型 print(’分開:{}’.format(e))

運(yùn)行

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