SnowNLP和jieba库实现中文分词
SnowNLP情感分析用法：
SnowNLP是一个常用的Python文本分析库，是受到TextBlob启发而发明的。由于当前自然语言处理库基本都是针对英文的，而中文没有 空格分割特征词，Python做中文文本挖掘较难，后续开发了一些针对中文处理的库，例如SnowNLP、Jieba、BosonNLP等。注意 SnowNLP处理的是unicode编码，所以使用时请自行decode成unicode。
Snownlp主要功能包括：
- 中文分词（算法是Character-Based Generative Model）
- 词性标注（原理是TnT，3-gram 隐马）
- 情感分析
- 文本分类（原理是朴素贝叶斯）
- 转换拼音，繁体转简体
- 提取文本关键字（原理是TextRank），分割句子
- 文本提取（原理是BM25）
jieba库：
jieba 库的分词原理是利用一个中文词库，将待分词的内容与分词词库进行比对，通过图结构和动态规划方法找到最大概率的词组；除此之外，jieba 库还提供了增加自定义中文单词的功能。
- 精确模式：将句子最精确地切开，适合文本分析。
- 全模式：将句子中所以可以成词的词语都扫描出来，速度非常快，但是不能消除歧义。
- 搜索引擎模式：在精确模式的基础上，对长分词再次切分，提高召回率，适合搜索引擎分词。
比较SnowNLP和jieba库的分词效果：
from snownlp import SnowNLP
import jieba
s1 = SnowNLP(u"这本书的质量真不太好！")
print("SnowNLP:")
print(" ".join(s1.words))
s2 = jieba.cut(u"这本书的质量真不太好！", cut_all=False)
print("jieba:")
print(" ".join(s2))
运行结果：
相对来说，SnowNLP分词速度比较慢，准确度不如jieba，但也不影响后续的情感分析。