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分词模式
jieba分词有多种模式可供选择。可选的模式包括：
全切分模式
精确模式
搜索引擎模式
同时也提供了HMM模型的开关。
其中全切分模式就是输出一个字串的所有分词，
精确模式是对句子的一个概率最佳分词，
而搜索引擎模式提供了精确模式的再分词，将长词再次拆分为短词。
效果大抵如下：
# encoding=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)) # 全模式
seg_list = jieba.cut("我来到北京清华大学", cut_all=False)
print("Default Mode: " + "/ ".join(seg_list)) # 精确模式
seg_list = jieba.cut("他来到了网易杭研大厦") # 默认是精确模式
print(", ".join(seg_list))
seg_list = jieba.cut_for_search("小明硕士毕业于中国科学院计算所，后在日本京都大学深造") # 搜索引擎模式
print(", ".join(seg_list))
的结果为
【全模式】: 我/ 来到/ 北京/ 清华/ 清华大学/ 华大/ 大学
【精确模式】: 我/ 来到/ 北京/ 清华大学
【新词识别】：他, 来到, 了, 网易, 杭研, 大厦 (此处，“杭研”并没有在词典中，但是也被Viterbi算法识别出来了)
【搜索引擎模式】： 小明, 硕士, 毕业, 于, 中国, 科学, 学院, 科学院, 中国科学院, 计算, 计算所, 后, 在, 日本, 京都, 大学, 日本京都大学, 深造其中，新词识别即用HMM模型的Viterbi算法进行识别新词的结果。
值得详细研究的模式是精确模式，以及其用于识别新词的HMM模型和Viterbi算法。
jieba.cut()
在载入词典之后，jieba分词要进行分词操作，在代码中就是核心函数jieba.cut()，代码如下：
def cut(self, sentence, cut_all=False, HMM=True):
'''
The main function that segments an entire sentence that contains
Chinese characters into seperated words.
Parameter:
- sentence: The str(unicode) to be segmented.
- cut_all: Model type. True for full pattern, False for accurate pattern.
- HMM: Whether to use the Hidden Markov Model.
'''
sentence = strdecode(sentence)
if cut_all:
re_han = re_han_cut_all
re_skip = re_skip_cut_all
else:
re_han = re_han_default
re_skip = re_skip_default
if cut_all:
cut_block = self.__cut_all
elif HMM:
cut_block = self.__cut_DAG
else:
cut_block = self.__cut_DAG_NO_HMM
blocks = re_han.split(sentence)
for blk in blocks:
if not blk:
continue
if re_han.match(blk):
for word in cut_block(blk):
yield word
else:
tmp = re_skip.split(blk)
for x in tmp:
if re_skip.match(x):
yield x
elif not cut_all:
for xx in x:
yield xx
else:
yield x其中，
docstr中给出了默认的模式，精确分词 + HMM模型开启。
第12-23行进行了变量配置。
第24行做的事情是对句子进行中文的切分，把句子切分成一些只包含能处理的字符的块（block），丢弃掉特殊字符，因为一些词典中不包含的字符可能对分词产生影响。
24行中re_han默认值为re_han_default，是一个正则表达式，定义如下：
# \u4E00-\u9FD5a-zA-Z0-9+#&\._ : All non-space characters. Will be handled with re_han
re_han_default = re.compile("([\u4E00-\u9FD5a-zA-Z0-9+#&\._]+)", re.U)可以看到诸如空格、制表符、换行符之类的特殊字符在这个正则表达式被过滤掉。
25-40行使用yield实现了返回结果是一个迭代器，即文档中所说：
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)
其中，31-40行，如果遇到block是非常规字符，就正则验证一下直接输出这个块作为这个块的分词结果。如标点符号等等，在分词结果中都是单独一个词的形式出现的，就是这十行代码进行的。
关键在28-30行，如果是可分词的block，那么就调用函数cut_block，默认是cut_block = self.__cut_DAG，进行分词
jieba.__cut_DAG()
__cut_DAG的作用是按照DAG，即有向无环图进行切分单词。其代码如下：
def __cut_DAG(self, sentence):
DAG = self.get_DAG(sentence)
route = {}
self.calc(sentence, DAG, route)
x = 0
buf = ''
N = len(sentence)
while x < N:
y = route[x][1] + 1
l_word = sentence[x:y]
if y - x == 1:
buf += l_word
else:
if buf:
if len(buf) == 1:
yield buf
buf = ''
else:
if not self.FREQ.get(buf):
recognized = finalseg.cut(buf)
for t in recognized:
yield t
else:
for elem in buf:
yield elem
buf = ''
yield l_word
x = y
if buf:
if len(buf) == 1:
yield buf
elif not self.FREQ.get(buf):
recognized = finalseg.cut(buf)
for t in recognized:
yield t
else:
for elem in buf:
yield elem对于一个sentence，首先 获取到其有向无环图DAG，然后利用dp对该有向无环图进行最大概率路径的计算。
计算出最大概率路径后迭代，如果是登录词，则输出，如果是单字，将其中连在一起的单字找出来，这些可能是未登录词，使用HMM模型进行分词，分词结束之后输出。
至此，分词结束。
其中，值得跟进研究的是第2行获取DAG，第4行计算最大概率路径和第20和34行的使用HMM模型进行未登录词的分词，在后面的文章中会进行解读。
DAG = self.get_DAG(sentence)
...
self.calc(sentence, DAG, route)
...
recognized = finalseg.cut(buf)