jieba 库
jieba（中文意思是“结巴”）库是 Python 中最流行、最强大的中文分词工具。
它的核心用途就是将连续的中文文本，切分成一个个独立的、有意义的词语。
核心用途：中文分词
这是 jieba 最根本的用途。由于中文句子中的词与词之间没有像英文那样的空格分隔，计算机在处理中文文本之前，必须先进行分词。
示例：
输入句子：
"我爱北京天安门"分词结果：
["我", "爱", "北京", "天安门"]
如果没有分词，计算机看到的只是一个长字符串，无法理解其含义。分词是中文自然语言处理的第一步，也是至关重要的一步。
jieba 库的主要功能和特点
除了基础的分词，jieba 还提供了多种强大的功能：
1. 三种分词模式
精确模式（最常用）： 试图将句子最精确地切开，适合文本分析。
jieba.cut("我来到北京清华大学", cut_all=False)结果：
["我", "来到", "北京", "清华大学"]
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，但不能解决歧义。
jieba.cut("我来到北京清华大学", cut_all=True)结果：
["我", "来到", "北京", "清华", "清华大学", "华大", "大学"]
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，适合搜索引擎分词。
jieba.cut_for_search("小明硕士毕业于中国科学院计算所")结果：
["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"]
2. 自定义词典
你可以加载自定义词典，以便识别特定领域的词汇（如人名、专业术语、新词等），从而提高分词的准确性。
用途：
保证特定名称（如“王建国”、“深度学习”）不被切分开。
添加新词（如“yyds”、“元宇宙”）。
方法：
jieba.load_userdict("user_dict.txt")或使用add_word(word, freq=None, tag=None)方法。
3. 关键词提取
可以从一段文本中自动提取出关键信息的词语。
基于 TF-IDF 算法的提取：
jieba.analyse.extract_tags(text, topK=20)基于 TextRank 算法的提取：
jieba.analyse.textrank(text, topK=20)
4. 词性标注
在分词的同时，为每个词语标注其词性（如名词、动词、形容词等）。
方法：
jieba.posseg.cut("我爱自然语言处理")结果：
[("我", "r"), ("爱", "v"), ("自然语言", "l"), ("处理", "v")]（r=代词，v=动词，l=习语）
5. 令牌化（返回生成器或列表）
分词结果可以返回一个可迭代的生成器（节省内存），也可以直接返回一个列表（方便查看）。
jieba.cut(...)：返回生成器jieba.lcut(...)：返回列表
应用场景
jieba 库是以下领域的基础工具：
搜索引擎： 建立倒排索引，进行关键词匹配。
情感分析： 分析评论、微博等文本的情感倾向（正面/负面）。
文本分类： 将新闻、邮件等自动分类到不同的类别（如体育、财经）。
智能客服与聊天机器人： 理解用户提问的意图。
语音合成与识别： 将文字转换成语音或反之，需要知道词的边界。
信息检索与文本挖掘： 从大量文本中提取有价值的信息和模式。
简单代码示例
import jieba# 1. 精确模式分词
text = "jieba是一个优秀的中文分词第三方库"
seg_list = jieba.lcut(text) # 返回列表
print("精确模式: " + "/ ".join(seg_list))
# 输出：精确模式: jieba/ 是/ 一个/ 优秀/ 的/ 中文/ 分词/ 第三方/ 库# 2. 添加自定义词典
jieba.add_word("第三方库") # 将“第三方库”视为一个词
seg_list2 = jieba.lcut(text)
print("添加词典后: " + "/ ".join(seg_list2))
# 输出：添加词典后: jieba/ 是/ 一个/ 优秀/ 的/ 中文/ 分词/ 第三方库# 3. 关键词提取
import jieba.analyse
text_for_keywords = "人工智能是当今科技发展的最重要方向之一，深度学习是其中的一个分支。"
keywords = jieba.analyse.extract_tags(text_for_keywords, topK=3)
print("关键词: " + ", ".join(keywords))
# 输出：关键词：人工智能, 深度学习, 分支总结来说，jieba 库的用途是作为中文自然语言处理的基石，它将连续的中文文本转化为结构化的、计算机可以理解和处理的词语单元，为后续更复杂的文本分析任务奠定基础。