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jieba 是 Python 中文分词的 神器，可以用来对中文文本进行 精确分词、全模式分词、搜索引擎分词 等。

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✅ 1. 安装 jieba

如果你还没安装：

pip install jieba

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✅ 2. 基本使用

2.1 精确模式（最常用）

适用于文本分析、NLP任务：

import jiebatext = "我爱自然语言处理"
words = jieba.lcut(text)  # 精确分词
print(words)

输出

['我', '爱', '自然语言处理']

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2.2 全模式（会把所有可能的词都列出来）

适用于搜索引擎、关键词提取：

jieba.lcut("我爱自然语言处理", cut_all=True)

输出

['我', '爱', '自然', '自然语言', '自然语言处理', '语言', '语言处理', '处理']

🚀 优点：可以发现所有可能的词组
⚠️ 缺点：会产生很多冗余的词，通常不用于 NLP 任务

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2.3 搜索引擎模式

适用于 搜索引擎索引：

jieba.lcut_for_search("小明硕士毕业于中国科学院计算技术研究所")

输出

['小明', '硕士', '毕业', '于', '中国', '中国科学院', '科学院', '计算', '计算技术', '计算技术研究所', '技术', '研究所']

🚀 特点：会把长词拆分成多个短词，方便搜索引擎检索。

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✅ 3. 处理文件

如果你要对整篇文章进行分词：

with open("article.txt", "r", encoding="utf-8") as f:text = f.read()words = jieba.lcut(text)
print(" ".join(words))  # 用空格连接分词结果

适用于：

• 处理新闻、论文、小说等文本
• 数据预处理（如 Word2Vec）

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✅ 4. 添加自定义词典

默认 jieba 可能会漏掉专业术语，需要自己添加词汇！

4.1 添加新词

jieba.add_word("深度学习")
jieba.add_word("自然语言处理")

4.2 词频调整

jieba.suggest_freq("自然语言", tune=True)

适用于 纠正错误的分词，例如 “自然语言” 被切成 “自然” 和 “语言”。

4.3 加载自定义词典

如果有大量术语（比如医学、金融、游戏术语），建议用自定义词典：

jieba.load_userdict("my_dict.txt")

my_dict.txt 内容示例：

深度学习 10
机器学习 5
自然语言处理 8

格式：

• 词语（必填）
• 词频（可选）
• 词性（可选）

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✅ 5. 词性标注（jieba.posseg）

jieba.posseg 可以给每个词添加 词性（如名词、动词、形容词）：

import jieba.posseg as psegwords = pseg.lcut("我爱自然语言处理")
for word, flag in words:print(f"{word} ({flag})")

输出

我 (r)  爱 (v)  自然语言处理 (n)

常见词性

• n → 名词
• v → 动词
• adj → 形容词
• r → 代词
• m → 数量词

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✅ 6. 关键词提取

6.1 TF-IDF 提取关键词

import jieba.analysetext = "人工智能是计算机科学的一个分支，它使机器能够模仿人类的智能行为。"
keywords = jieba.analyse.extract_tags(text, topK=3, withWeight=True)for word, weight in keywords:print(f"{word}: {weight}")

输出

人工智能: 0.572
计算机科学: 0.482
机器: 0.367

6.2 TextRank 提取关键词

jieba.analyse.textrank(text, topK=3, withWeight=True)

区别

• TF-IDF 适用于短文本（新闻、微博）
• TextRank 适用于长文本（论文、小说）

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🔥 总结

功能	jieba 代码
精确分词	jieba.lcut(text)
全模式分词	jieba.lcut(text, cut_all=True)
搜索引擎模式	jieba.lcut_for_search(text)
添加自定义词	jieba.add_word("自然语言处理")
词性标注	pseg.lcut(text)
TF-IDF 关键词提取	jieba.analyse.extract_tags(text, topK=3)
TextRank 关键词提取	jieba.analyse.textrank(text, topK=3)