(import jieba) Python中文分词库jieba(结巴分词)详细使用介绍
结巴分词（jieba）是一个非常优秀的中文分词Python库，使用方便，支持三种分词模式：精确模式、全模式和搜索引擎模式。下面我会详细介绍如何使用jieba进行中文分词，并给出示例代码。
安装jieba
首先，我们需要安装jieba库。如果你使用的是pip包管理器，可以通过下面的命令来安装jieba：
pip install jieba基本分词功能
安装完成后，你就可以开始使用jieba的基本分词功能了。jieba的主要分词方法有：
- 精确模式：尝试将句子最精确地切开，适合文本分析；
- 全模式：把句子中所有的可能的词语都扫描出来，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，对长词再切分，提高召回率，适合用于搜索引擎分词。
import jieba
# 精确模式
seg_list = jieba.cut("我来到北京清华大学", cut_all=False)
print("精确模式: " + "/ ".join(seg_list))
# 全模式
seg_list = jieba.cut("我来到北京清华大学", cut_all=True)
print("全模式: " + "/ ".join(seg_list))
# 搜索引擎模式
seg_list = jieba.cut_for_search("小明硕士毕业于中国科学院计算所，后在日本东京大学深造")
print("搜索引擎模式: " + "/ ".join(seg_list))添加自定义词典
很多时候，为了提高分词的准确度，我们需要添加自定义词典。jieba允许用户通过jieba.load_userdict(file_name)加载用户词典，用户词典的格式非常简单，每行一个词，词与词频（可选）之间用空格隔开。
# 加载自定义词典
jieba.load_userdict("userdict.txt")关键词提取
jieba还提供了便捷的关键词提取功能，可以使用基于TF-IDF算法或TextRank算法进行关键词的提取。
import jieba.analyse
# 提取关键词，基于TF-IDF算法
keywords = jieba.analyse.extract_tags(text, topK=20)
# 基于TextRank算法的关键词提取
keywords = jieba.analyse.textrank(text, topK=20)其中，text是待提取的文本，topK是返回的关键词数量，默认值是20。
调整词频以改进精度
有时，因为词频的问题，可能会导致某些词被错误地分割或合并。为了解决这个问题，你可以手动调整词频：
# 调整词频使“中出”不被分开
jieba.suggest_freq(('中', '出'), True)通过上述步骤，你应该能够有效地利用jieba进行中文文本的分词操作了。jieba是一个功能丰富而强大的库，在中文文本处理领域应用广泛，熟练掌握它对于进行中文NLP项目会非常有帮助。
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