基本思想:

• 将待抽取关键词的文本进行分词
• 以固定窗口大小(默认为5，通过span属性调整)，词之间的共现关系，构建图
• 计算图中节点的PageRank，注意是无向带权图
  

使用示例:

见 test/demo.py

• 词性标注
  

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• jieba.posseg.POSTokenizer(tokenizer=None) 新建自定义分词器，tokenizer 参数可指定内部使用的 jieba.Tokenizer 分词器。jieba.posseg.dt 为默认词性标注分词器。
• 标注句子分词后每个词的词性，采用和 ictclas 兼容的标记法。
• 用法示例
  

>>> import jieba.posseg as pseg>>> words = pseg.cut("我爱北京天安门")>>> for word, flag in words:...    print('%s %s' % (word, flag))...我 r爱 v北京 ns天安门 ns

• 并行分词
  

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• 原理：将目标文本按行分隔后，把各行文本分配到多个 Python 进程并行分词，然后归并结果，从而获得分词速度的可观提升

• 基于 python 自带的 multiprocessing 模块，目前暂不支持 Windows

• 用法：

  • jieba.enable_parallel(4) # 开启并行分词模式，参数为并行进程数
  • jieba.disable_parallel() # 关闭并行分词模式
    

• 例子：https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/parallel/test_file.py

• 实验结果：在 4 核 3.4GHz Linux 机器上，对金庸全集进行精确分词，获得了 1MB/s 的速度，是单进程版的 3.3 倍。

• 注意：并行分词仅支持默认分词器 jieba.dt 和 jieba.posseg.dt。

  
  

• Tokenize：返回词语在原文的起止位置
  

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• 注意，输入参数只接受 unicode
• 默认模式
  

result = jieba.tokenize(u'永和服装饰品有限公司')for tk in result:    print("word %s\t\t start: %d \t\t end:%d" % (tk[0],tk[1],tk[2]))

• 
  
  word 永和                start: 0                end:2
  
  
• 
  
  word 服装                start: 2                end:4
  
  
• 
  
  word 饰品                start: 4                end:6
  
  
• 
  
  word 有限公司            start: 6                end:10
  
  
• 
  
  
  
  
  

• 搜索模式
  

result = jieba.tokenize(u'永和服装饰品有限公司', mode='search')for tk in result:    print("word %s\t\t start: %d \t\t end:%d" % (tk[0],tk[1],tk[2]))

• 
  
  word 永和                start: 0                end:2
  
  
• 
  
  word 服装                start: 2                end:4
  
  
• 
  
  word 饰品                start: 4                end:6
  
  
• 
  
  word 有限                start: 6                end:8
  
  
• 
  
  word 公司                start: 8                end:10
  
  
• 
  
  word 有限公司            start: 6                end:10
  
  
  

• ChineseAnalyzer for Whoosh 搜索引擎
  

---

• 引用： from jieba.analyse import ChineseAnalyzer
• 用法示例：https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/test_whoosh.py
  

• 命令行分词
  

---

使用示例：python -m jieba news.txt > cut_result.txt

命令行选项（翻译）：

• 
  
  使用: python -m jieba [options] filename
  
  
• 
  
  
  
  
• 
  
  结巴命令行界面。
  
  
• 
  
  
  
  
• 
  
  固定参数:
  
  
• 
  
    filename              输入文件
  
  
• 
  
  
  
  
• 
  
  可选参数:
  
  
• 
  
    -h, --help            显示此帮助信息并退出
  
  
• 
  
    -d [DELIM], --delimiter [DELIM]
  
  
• 
  
                          使用 DELIM 分隔词语，而不是用默认的' / '。
  
  
• 
  
                          若不指定 DELIM，则使用一个空格分隔。
  
  
• 
  
    -p [DELIM], --pos [DELIM]
  
  
• 
  
                          启用词性标注；如果指定 DELIM，词语和词性之间
  
  
• 
  
                          用它分隔，否则用 _ 分隔
  
  
• 
  
    -D DICT, --dict DICT  使用 DICT 代替默认词典
  
  
• 
  
    -u USER_DICT, --user-dict USER_DICT
  
  
• 
  
                          使用 USER_DICT 作为附加词典，与默认词典或自定义词典配合使用
  
  
• 
  
    -a, --cut-all         全模式分词（不支持词性标注）
  
  
• 
  
    -n, --no-hmm          不使用隐含马尔可夫模型
  
  
• 
  
    -q, --quiet           不输出载入信息到 STDERR
  
  
• 
  
    -V, --version         显示版本信息并退出
  
  
• 
  
  
  
  
• 
  
  如果没有指定文件名，则使用标准输入。
  
  
  

--help 选项输出：

• 
  
  $> python -m jieba --help
  
  
• 
  
  Jieba command line interface.
  
  
• 
  
  
  
  
• 
  
  positional arguments:
  
  
• 
  
    filename              input file
  
  
• 
  
  
  
  
• 
  
  optional arguments:
  
  
• 
  
    -h, --help            show this help message and exit
  
  
• 
  
    -d [DELIM], --delimiter [DELIM]
  
  
• 
  
                          use DELIM instead of ' / ' for word delimiter; or a
  
  
• 
  
                          space if it is used without DELIM
  
  
• 
  
    -p [DELIM], --pos [DELIM]
  
  
• 
  
                          enable POS tagging; if DELIM is specified, use DELIM
  
  
• 
  
                          instead of '_' for POS delimiter
  
  
• 
  
    -D DICT, --dict DICT  use DICT as dictionary
  
  
• 
  
    -u USER_DICT, --user-dict USER_DICT
  
  
• 
  
                          use USER_DICT together with the default dictionary or
  
  
• 
  
                          DICT (if specified)
  
  
• 
  
    -a, --cut-all         full pattern cutting (ignored with POS tagging)
  
  
• 
  
    -n, --no-hmm          don't use the Hidden Markov Model
  
  
• 
  
    -q, --quiet           don't print loading messages to stderr
  
  
• 
  
    -V, --version         show program's version number and exit
  
  
• 
  
  
  
  
• 
  
  If no filename specified, use STDIN instead.
  
  
• 
  
  
  
  
  

5.延迟加载机制

jieba 采用延迟加载，import jieba 和 jieba.Tokenizer() 不会立即触发词典的加载，一旦有必要才开始加载词典构建前缀字典。如果你想手工初始 jieba，也可以手动初始化。

• 
  
  import jieba
  
  
• 
  
  jieba.initialize()  # 手动初始化（可选）
  
  
  

在 0.28 之前的版本是不能指定主词典的路径的，有了延迟加载机制后，你可以改变主词典的路径:

jieba.set_dictionary('data/dict.txt.big')