Python是一种高级编程语言，具有简单易学、易维护、跨平台等优点，因此在数据分析、机器学习、自然语言处理等领域中被广泛使用。自然语言处理中最基本的就是分词，而jieba库就是Python中最常用的中文分词库之一。本文将从多个角度介绍Python jieba库分词模式的使用方法。
1. 安装jieba库
在使用jieba库前，需要先安装。在命令行中输入以下命令即可：
```
pip install jieba
```
2. 简单分词
使用jieba库最简单的分词方法是cut()函数。这个函数接受两个参数，第一个参数是要分词的字符串，第二个参数是分词模式。默认模式是精确模式，可以分出词语来。代码如下：
```
import jieba
sentence = "我喜欢Python"
words = jieba.cut(sentence)
print("/ ".join(words))
```
输出结果为：
```
我/ 喜欢/ Python
```
其中，/ 表示分词结果的分隔符。
3. 全模式分词
全模式分词是指将所有可能的词语都分出来，速度较快，但准确性较低。使用方法如下：
```
import jieba
sentence = "我喜欢Python"
words = jieba.cut(sentence,cut_all=True)
print("/ ".join(words))
```
输出结果为：
```
我/ 喜欢/ Python
```
4. 精确模式分词
精确模式是默认的分词模式，速度较快，准确性较高。使用方法如下：
```
import jieba
sentence = "我喜欢Python"
words = jieba.cut(sentence,cut_all=False)
print("/ ".join(words))
```
输出结果与简单分词相同：
```
我/ 喜欢/ Python
```
5. 搜索引擎模式分词
搜索引擎模式在精确模式的基础上，对长词再次进行切分，增加了召回率。使用方法如下：
```
import jieba
sentence = "结过婚的和尚未结过婚的"
words = jieba.cut_for_search(sentence)
print("/ ".join(words))
```
输出结果为：
```
结/ 过婚/ 的/ 和/ 尚未/ 结过婚/ 的
```
jieba库默认的分词词典是基于大规模语料库和机器学习算法生成的，但是有些专业术语或者新词汇可能无法被分出。这时候可以添加自定义词典。
例如，我们要添加一个新词汇“黑马程序员”，可以在文件中添加：
```
黑马程序员 5 n
```
其中，“5”表示这个词汇的词频，可以自行设定；“n”表示这个词汇的词性，可以参考jieba库中的词性列表。
```
import jieba
jieba.load_userdict("userdict.txt")
sentence = "黑马程序员是一家专业的IT培训机构"
words = jieba.cut(sentence)
print("/ ".join(words))
```
输出结果为：
```
黑马程序员/ 是/ 一家/ 专业/ 的/ IT/ 培训/ 机构
```
7. 关键词提取
除了分词之外，jieba库还可以提取文章的关键词。关键词提取是指从文章中提取出最能反映文章主题的一些词汇。jieba库中的关键词提取方法是基于TF-IDF算法的。
使用方法如下：
```
import jieba.analyse
sentence = "结过婚的和尚未结过婚的"
keywords = jieba.analyse.extract_tags(sentence,topK=2)
print(keywords)
```
输出结果为：
```
['结过婚','未结']
```
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