前言
好久没写文章了，前段时间在准备程序猿考试。
我今天很认真，就不发表情了！说到做到！
之前说好的二手房的数据分析也没能如期发出来，因为要查文献了解一下业务知识，所以还在进行中。
最近迷上了NLP
今天介绍一下结巴（jieba）分词框架
作为一种小规模分词
效果还是不错的
接下来我们开始一起看看吧
运行环境和模块安装
运行环境：Python 3.X
首先：
cmd下 pip install jieba
建议使用 pip3 install jieba （特别是那些同时装了Python2和3的朋友，以后装模块可以用pip2和pip3区分）
安装完成后
如果导入没报错，就表示安装完成了！恭喜
# -*- coding:utf-8 -*-
import sys
import os
import jieba #导入结巴分词库
#设置utf-8输出环境
#reload(sys)
#sys.setdefaultencoding('utf-8')
结巴分词模式
结巴分词模块有三种分词模式：
1.全模式
2.精确模式
3.搜索引擎模式
#结巴分词--全模式
sent='天善智能是一个专注于商业智能BI、数据分析、数据挖掘和大数据技术领域的技术社区 www.hellobi.com 。内容从最初的商业智能 BI 领域也扩充到了数据分析、数据挖掘和大数据相关 的技术领域，包括 R、Python、SPSS、Hadoop、Spark、Hive、Kylin等，成为一个专注于数据领域的垂直社区。天善智能致力于构建一个基于数据领域的生态圈，通过社区链接一切 与数据相关的资源:例如数据本身、人、数据方案供应商和企业，与大家一起共同努力推动大数据、商业智能BI在国内的普及和发展。'
wordlist=jieba.cut(sent,cut_all=True)
print("|".join(wordlist))
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，但是不能解决歧义。
这种全模式，会根据字典，将所有出现的字词全部匹配划分，所以会出现重复，显然，这不是我们需要的。
#结巴分词--精确切分
wordlist=jieba.cut(sent)#cut_all=Flase
print("|".join(wordlist))
精确模式：试图将句子最精确地切开，适合文本分析（类似LTP分词方式）
而这种精确模式就比较接近我们想要的了。
#结巴分词--搜索引擎模式
wordlist=jieba.cut_for_search(sent)
print('|'.join(wordlist))
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。
这种搜索引擎模式也不错呢，更加细化了。
发现新问题–增加用户自定义词典
回看精确模式的结果，发现有些新词汇或者专业词汇，例如：天善智能、大数据，这些不应该再被切分，所以在默认词典的基础上，我们可以加载自定义的词典。
使用闪电搜索软件（强推，超好用）搜jieba
进入我的jieba模块目录
看到有个dict的词典，打开
发现有 1.词 2.数字（代表词频，越高越容易匹配到） 3.词性
为了方便，我们自己定义添加一个词典命名为userdict.txt
注意：一定要UTF-8编码
然后保存在同一个目录如下：
接下来就是见证奇迹的时刻了：
#使用用户词典
jieba.load_userdict('C:\\Anaconda3\\Lib\\site-packages\\jieba\\userdict.txt')#加载外部 用户词典
sent='天善智能是一个专注于商业智能BI、数据分析、数据挖掘和大数据技术领域的技术社区 www.hellobi.com 。内容从最初的商业智能 BI 领域也扩充到了数据分析、数据挖掘和大数据相关 的技术领域，包括 R、Python、SPSS、Hadoop、Spark、Hive、Kylin等，成为一个专注于数据领域的垂直社区。天善智能致力于构建一个基于数据领域的生态圈，通过社区链接一切 与数据相关的资源:例如数据本身、人、数据方案供应商和企业，与大家一起共同努力推动大数据、商业智能BI在国内的普及和发展。'
wordlist=jieba.cut(sent)#cut_all=Flase
print("|".join(wordlist))
天善智能分对了，大数据还是没分对！
再次运行，大功告成~
哈哈，下次写一篇pyltp的哈工大分词模块（比jieba更厉害哦~）
参考文献：NLP汉语自然语言处理原理与实践 郑捷
作者：王大伟 Python爱好者社区唯一小编，请勿转载，谢谢。
配套视频教程：Python3爬虫三大案例实战分享：猫眼电影、今日头条街拍美图、淘宝美食
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