在中文文本处理中，利用 Python 实现分词与词频统计通常依赖于 jieba 库。该库功能强大，支持多种分词方式，能够高效完成词语切分和频率分析任务。

1. 安装 jieba 库

使用前需先安装 jieba，可通过命令行执行以下指令进行安装：

pip install jieba

2. 分词模式介绍

jieba 提供了三种主要的分词模式，适用于不同需求场景：

• 精确模式：默认使用的模式，对句子进行精准切分，避免重复词汇，适用于大多数文本分析任务。
• 全模式：尽可能列出所有可能成词的组合，虽然速度快，但结果中可能存在较多冗余片段。
• 搜索引擎模式：基于精确模式进一步对长词进行细分，提升召回能力，特别适合用于构建搜索索引。

3. 分词与词频统计示例

下面是一段演示代码，展示如何使用 jieba 对一段中文文本进行分词，并统计各词语出现的频率：

import jieba
from collections import Counter

# 示例文本
text = "Python 是一种流行的编程语言，广泛应用于数据分析和人工智能领域。"

# 精确模式分词
words = jieba.lcut(text)
print("分词结果:", words)

# 统计词频
word_counts = Counter(words)
print("词频统计:", word_counts)

4. 自定义词典的使用

为了提升特定领域（如医学、法律等）文本的分词准确率，可以导入自定义词典：

jieba.load_userdict("custom_dict.txt")

通过加载外部词典文件，可让分词器识别更多专业术语或专有名词。

5. 典型应用场景

• 文本分析：采用精确模式进行情感倾向判断、主题提取等任务。
• 搜索引擎优化：使用搜索引擎模式增强关键词覆盖范围，提高信息检索效率。
• 词云图生成：将分词后得到的高频词汇输入 wordcloud 等可视化工具，生成直观的词云图表。

合理选择分词模式并结合 jieba 的扩展功能，能显著提升中文文本处理的效率与精度。对于更高要求的应用，也可与其他中文处理工具（如 THULAC）结合使用，以获得更优效果。