Python中的jieba是一个高效的中文分词工具，能将连续的中文文本切分成独立的词语，支持精确模式、全模式和搜索引擎模式三种分词方式，并允许用户自定义词典。 其核心优势在于开源免费、分词准确率高、支持多种应用场景，是自然语言处理（NLP）领域的基础工具之一。
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分词功能
jieba通过内置词库和概率模型识别中文词组，例如将“自然语言处理”切分为一个整体而非单个字。用户可选择不同模式：精确模式（无冗余词）、全模式（输出所有可能组合）或搜索引擎模式（对长词二次切分）。 -
自定义扩展
支持添加用户词典，如专业术语或新词，确保特定词汇（如“Mate手机”）不被错误拆分。也可动态调整词频或删除无效词，提升分词的灵活性。 -
高级应用
除基础分词外，jieba提供关键词提取（基于TF-IDF或TextRank算法）、词性标注（如名词、动词标记）及并行分词加速处理，适用于文本分析、搜索引擎优化等场景。 -
安装与使用
通过pip install jieba一键安装，代码仅需import jieba即可调用。典型示例包括词频统计、情感分析或结合机器学习模型进行更深层次的文本挖掘。
中文分词是处理非结构化文本的关键步骤，而jieba以其易用性和强大功能成为Python生态中的首选工具。无论是数据分析师还是开发者，掌握其用法都能显著提升中文文本处理的效率。
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