中文分词是中文文本处理的一个基础性工作，结巴分词利用进行中文分词。其基本实现原理有三点：

1. 基于Trie树结构实现高效的词图扫描，生成句子中汉字所有可能成词情况所构成的有向无环图（DAG)
2. 采用了动态规划查找最大概率路径, 找出基于词频的最大切分组合
3. 对于未登录词，采用了基于汉字成词能力的HMM模型，使用了Viterbi算法

安装（Linux环境）

下载工具包，解压后进入目录下，运行：python setup.py install

模式

1. 默认模式，试图将句子最精确地切开，适合文本分析
2. 全模式，把句子中所有的可以成词的词语都扫描出来，适合搜索引擎

接口

• 组件只提供jieba.cut 方法用于分词
• cut方法接受两个输入参数：
  • 　　第一个参数为需要分词的字符串
  • 　　cut_all参数用来控制分词模式
• 待分词的字符串可以是gbk字符串、utf-8字符串或者unicode
• jieba.cut返回的结构是一个可迭代的generator，可以使用for循环来获得分词后得到的每一个词语(unicode)，也可以用list(jieba.cut(...))转化为list  

实例

#! -*- coding:utf-8 -*-
import jieba
seg_list = jieba.cut("我来到北京清华大学", cut_all = True)
print "Full Mode:", ‘ ‘.join(seg_list)

seg_list = jieba.cut("我来到北京清华大学")
print "Default Mode:", ‘ ‘.join(seg_list)

结果

实现原理

1. 

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