NLP（自然语言）领域现在可谓是群雄纷争，各种开源组件层出不穷，其中一支不可忽视的力量便是jieba分词，号称要做最好的 Python 中文分词组件。

“最好的”这三个字可不是空穴来风，jieba在开源社区的受欢迎程度非常之高。

jieba项目目前的github star数已经达到24k，其他热门分词组件像HanLP star数20k、ansj_seg star数5.6k、pkuseg-python star数5k。可见jieba已经稳居中文分词领域c位。

jieba的主要功能是做中文分词，可以进行简单分词、并行分词、命令行分词，当然它的功能不限于此，目前还支持关键词提取、词性标注、词位置查询等。

更让人愉悦的是jieba虽然立足于python，但同样支持其他语言和平台，诸如：C++、Go、R、Rust、Node.js、PHP、 iOS、Android等。所以jieba能满足各类开发者的需求。

据我所知，jieba最靠谱的文档是github项目的readme，因为它似乎还没有独立的使用文档。但由于使用起来简单，看readme也能快速上手。 https://github.com/fxsjy/jieba

国内各大博客有关于jieba的使用教程，但需要甄别下准确度和时效性，因为jieba项目一直在更新。

当然本文不是纯粹的种草文章，会简单介绍下jieba的使用方法。

jieba支持pip或者conda安装，直接在命令行执行：

不出意外，应该能很快安装好。

分词是NLP处理的第一步，也是最基本的任务，分词的好坏直接决定了后面语义分析的精准度。

所谓分词就是将一段表述里的词汇进行分解，比如“我爱中国”，分解后有三个词：我、爱、中国，词性分别是名词、动词、名词。

jieba库中用于分词的方法有三个：

给定中文字符串，分解后返回一个迭代器，需要用for循环访问。

参数解释：

strs： 需要分词的字符串；

cut_all：用来控制是否采用全模式；

HMM：用来控制是否使用 HMM 模型；

use_paddle：用来控制是否使用paddle模式下的分词模式，paddle模式采用延迟加载方式，通过enable_paddle接口安装paddlepaddle-tiny，并且import相关代码；

这里区分全模式和精确模式，举个例子先看看区别：

可以看到，全模式把句子中所有的可以成词的词语都扫描出来, 会出现一词多用、一词多意。精确模式将句子最精确的切分开，每个词都只有一种含义。

jieba.cut方法默认是精确模式。

还有一个参数控制paddle模式，会更加精确，使用这个的前提是你需要先安装paddlepaddle-tiny。

安装命令：

pip install paddlepaddle-tiny==1.6.1

详情可以去官网看下，这里不举例。

该方法和cut一样，分解后返回一个迭代器，需要用for循环访问。不过它是搜索引擎模式，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。

参数解释：

strs：需要分词的字符串；

HMM：是否使用 HMM 模型，默认值为 True。该方法适合用于搜索引擎构建倒排索引的分词，粒度比较细。

和jieba.cut使用方法一样，不过返回的是列表。

cut和cut_for_search方法都是支持繁体字的。

如果是对专业新闻或者小说进行分词，会有很多的新词汇，jieba库里没有就没办法识别，那么就需要添加自定义的词汇，比如：奥利给。

添加自定义词汇的方法： jieba.load_userdict(file_name) 参数是文本文件，txt、csv都可以。

自定义词典文件的词汇格式是一个词占一行，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。 比如：

以"奥利给，管虎执导的八佰是一部让人热血沸腾的好电影。" 这段话为例， 如果不添加自定义词典，很多词没办法识别出来。

添加自定义词典后，新词、人名、电影名都可以识别出来

jieba无疑是一款优秀的分词工具，而且在不断地优化成长。前面讲了一些基本的使用，大家还可以尝试使用停用词、提取关键词、词性标注、词位置查询等功能，也是十分的便捷。