結巴分詞是當前效果較好的一種中文分詞器，支援中文簡體、中文繁體分詞，同時還支援自定義詞庫。
結巴分詞支援三種分詞模式：精確模式、全模式和搜尋引擎模式。
結巴分詞自帶乙個詞典，內含20000多條詞，及詞條出現的次數與詞性。結巴分詞用到的演算法有基於trie樹的詞圖遍歷，會生成乙個dag圖，該圖是由句子中所有漢字的所有可能組合決定，採用動態規劃（dp）查詢概率最大的路徑，從而找出基於詞頻的最大切分組合，而對於結巴分詞詞典中未記錄的詞，其使用了基於漢字成詞能力的hmm模型，以及viterbi演算法。python結巴分詞安裝
pip install jieba停用詞（stop words）是指在資訊檢索中，在自然語言處理之前或之後被自動過濾的字或詞，目的是為了節省記憶體空間並提高搜尋效率。停用詞表是人工構造的，本系統使用的是哈工大停用詞表。
結巴分詞及去停用詞核心**如下：
import jieba
#分詞def stripdata(test):
# jieba 預設啟用了hmm（隱馬爾科夫模型）進行中文分詞
seg_list = jieba.cut(test) # 分詞
#獲取字典，去除停用詞
line = "/".join(seg_list)
word = stripword(line)
#print(line)
#列出關鍵字
print("\n關鍵字：\n"+word)
#停用詞分析
def stripword(seg):
keyword = open('key_word.txt', 'w+', encoding='utf-8')
print("去停用詞：\n")
wordlist =
#獲取停用詞表
stop = open('stopword.txt', 'r+', encoding='utf-8')
stopword = stop.read().split("\n")
#遍歷分詞表
for key in seg.split('/'):
#print(key)
#去除停用詞，去除單字，去除重複詞
if not(key.strip() in stopword) and (len(key.strip()) > 1) and not(key.strip() in wordlist) :
print(key)
keyword.write(key+"\n")
#停用詞去除end
stop.close()
keyword.close()
return '/'.join(wordlist)
def creat():
rawdata = open('raw.txt','r+')
text = rawdata.read()
#呼叫分詞
stripdata(text)
#end
rawdata.close()
if __name__ == '__main__' :
creat()
python結巴分詞
中文分詞是中文文字處理的乙個基礎性工作，結巴分詞利用進行中文分詞。其基本實現原理有三點 基於trie樹結構實現高效的詞圖掃瞄，生成句子中漢字所有可能成詞情況所構成的有向無環圖 dag 採用了動態規劃查詢最大概率路徑,找出基於詞頻的最大切分組合 對於未登入詞，採用了基於漢字成詞能力的hmm模型，使用了...
結巴分詞jieba
全模式text 我來到北京清華大學 seg list jieba.cut text,cut all true print u 全模式 join seg list 精確模式 seg list jieba.cut text,cut all false print u 精確模式 join seg list...
python中文分詞 結巴分詞
中文分詞是中文文字處理的乙個基礎性工作，結巴分詞利用進行中文分詞。其基本實現原理有三點 基於trie樹結構實現高效的詞圖掃瞄，生成句子中漢字所有可能成詞情況所構成的有向無環圖 dag 採用了動態規劃查詢最大概率路徑,找出基於詞頻的最大切分組合 對於未登入詞，採用了基於漢字成詞能力的hmm模型，使用了...