一、结巴中文分词采用的算法
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)
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
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
二、结巴中文分词支持的分词模式
目前结巴分词支持三种分词模式：
精确模式，试图将句子最精确地切开，适合文本分析；
全模式，把句子中所有的可以成词的词语都扫描出来, 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，对长词再次切分，提高召回率，适合用于搜索引擎分词。
# -*- coding:utf-8 -*- import jieba text = '我来到北京清华大学' default_mode =jieba.cut(text) full_mode = jieba.cut(text,cut_all=True) search_mode = jieba.cut_for_search(text) print "精确模式:","/".join(default_mode) print "全模式:","/".join(full_mode) print "搜索引擎模式:","/".join(search_mode) 精确模式: 我/来到/北京/清华大学 全模式: 我/来到/北京/清华/清华大学/华大/大学 搜索引擎模式: 我/来到/北京/清华/华大/大学/清华大学
上述代码解释：
jieba.cut方法接受两个输入参数: 1) 第一个参数为需要分词的字符串 2）cut_all参数用来控制是否采用全模式，默认不采用。
jieba.cut_for_search方法接受一个参数：需要分词的字符串,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
注意：待分词的字符串可以是gbk字符串、utf-8字符串或者unicode
jieba.cut以及jieba.cut_for_search返回的结构都是一个可迭代的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
三、结巴中文分词的其他功能
1、添加或管理自定义词典
结巴的所有字典内容存放在dict.txt，你可以不断的完善dict.txt中的内容。
2、关键词抽取
通过计算分词后的关键词的TF/IDF权重，来抽取重点关键词。
3.词性标注
对一句话进行切分后，对每个词进行词性标注，是名词还是动词
具体示例：
# -*- coding:utf-8 -*- import jieba.analyse text = "结巴中文分词模块是一个非常好的Python分词组件" tags = jieba.analyse.extract_tags(text,2) print "关键词抽取:","/".join(tags) 关键词抽取: 分词/Python
#coding:utf-8
import jieba
import jieba.posseg
print "Full Mode:","/".join(jieba.cut('始游泳'))
print "Full Mode:","/".join(jieba.cut('过郭美美'))
s=["我勒个去","费打电话","响全世界","线情人"]
for i in s:
pos=[]
seg=jieba.posseg.cut(i)
for j in seg:
print j.word,'/',j.flag,'#',
pos.append([j.word,j.flag])
#----------------------------------
string="当我输给青雉的时候就在想，在以后的航海中再遇到像他那么强的对手的时候"
seg=jieba.posseg.cut(string)
pos=[]
for i in seg:
pos.append([i.word,i.flag])
for i in pos:
print i[0],'/',i[1],"#",
Full Mode:Building prefix dict from E:\Python27\lib\site-packages\jieba\dict.txt ... Loading model from cache c:\users\shifeng\appdata\local\temp\jieba.cache Loading model cost 0.941999912262 seconds. Prefix dict has been built succesfully. 始/游泳 Full Mode: 过/郭美美 我 / r # 勒 / v # 个 / q # 去 / v # 费 / v # 打电话 / l # 响 / zg # 全世界 / n # 线 / n # 情人 / n # 当 / p # 我 / r # 输给 / v # 青雉 / n # 的 / uj # 时候 / n # 就 / d # 在 / p # 想 / v # ， / x # 在 / p # 以后 / f # 的 / uj # 航海 / n # 中 / f # 再 / d # 遇到 / v # 像 / v # 他 / r # 那么 / r # 强 / a # 的 / uj # 对手 / v # 的 / uj # 时候 / n #