答案：jieba库提供三种分词模式——精确模式（默认，准确切分）、全模式（输出所有可能词语）和搜索引擎模式（长词再切分），推荐用于文本分析或检索，支持自定义词典与便捷列表输出。
jieba库是Python中常用的中文分词工具，使用简单且效果不错。它主要有三种分词模式：精确模式、全模式和搜索引擎模式。下面分别介绍它们的用法。
1. 精确模式（默认推荐）
将句子最精确地切开，适合文本分析。
代码示例：
import jieba
text = “我爱自然语言处理”
seg_list = jieba.cut(text, cut_all=False)
print(“/ “.join(seg_list)) # 输出：我/ 爱/ 自然语言/ 处理
这是默认模式，会尽量保证分词的准确性，不会产生多余的切分。
2. 全模式
把所有可能的词语都扫描出来，速度很快，但会有歧义。
立即学习“Python免费学习笔记（深入）”；
代码示例：
seg_list = jieba.cut(text, cut_all=True)
print(“/ “.join(seg_list)) # 输出：我/ 爱/ 自然/ 然语/ 语言/ 语言处/ 处理/ 自然语言/ 语言处理/ 自然语言处理
可以看到，会产生很多无意义的词，一般不用于正式分析，可用于关键词提取辅助。
3. 搜索引擎模式
在精确模式基础上对长词再次切分，适合用于搜索引擎场景。
代码示例：
seg_list = jieba.cut_for_search(text)
print(“/ “.join(seg_list)) # 输出：我/ 爱/ 自然/ 语言/ 处理/ 自然语言处理
这个模式会把“自然语言处理”既保留整体，又拆成“自然/语言/处理”，更利于检索。
其他实用功能
你可以添加自定义词典或调整分词：
jieba.add_word(“新词”)：手动添加一个词jieba.load_userdict(“dict.txt”)：加载自定义词典文件jieba.lcut(text)：直接返回列表，比cut更方便
基本上就这些。日常使用推荐精确模式或搜索引擎模式，根据场景选择就行。
以上就是Python jieba库分词模式怎么用？的详细内容，更多请关注创想鸟其它相关文章！
版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。
如发现本站有涉嫌抄袭侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 chuangxiangniao@163.com 举报，一经查实，本站将立刻删除。
发布者：程序猿，转转请注明出处：https://www.chuangxiangniao.com/p/1381892.html
微信扫一扫 
支付宝扫一扫 
