自然语言处理--------jieba分词（文章中含有源码）

作者 ： 不良使
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#TODO    jieba    一个自然语言处理工具包  ，除了jieba还有  HanLP  和  LTK
import jieba
#TODO    词、句 匹配
#全模式
seg_list=jieba.cut("我喜欢吃酸菜鱼",cut_all=True)
print("全模式:    "+"/".join(seg_list))
seg_list_1=jieba.cut("物联网是大势所趋",cut_all=False)
print(seg_list_1)
print("全模式：    "+"/".join(seg_list_1))

#精准模式，如果此处  cut  里面没有给出  cut_all=False,默认是False的
seg_list1=jieba.cut("我喜欢吃酸菜鱼",cut_all=False)
print("精准模式:    "+"/".join(seg_list1))
# TODO
seg_list1_1=jieba.cut("物联网是大势所趋")
print("精准模式:    "+"/".join(seg_list1_1))   #物/联网
# TODO 我们可以发现物联网分成了   物/联网,那是因为字典里面没有物联网这个词，我们加载一下自定义字典就可以了
jieba.load_userdict("./data/user_dic.txt")
seg_list1_1=jieba.cut("物联网是大势所趋")
print("重新加载过字典")
print("精准模式:    "+"/".join(seg_list1_1))

#搜素引擎模式
seg_list2=jieba.cut_for_search("我喜欢吃酸菜鱼")
print("引擎模式：    "+",".join(seg_list2))

由上面的代码我们可以发现jieba语料库不是特别完善，尤其是**物理物联网是大势所趋**，其中**物联网**被分成了**物/联网**,但我们重新加载语料库（字典）时我们发现这次并没有把**物联网**分开，达到了预期效果。

user_dic.txt
大波浪 10
jieba分词 n
金融字典 7
物联网 5 n

最后一行为例
for example :5是出现的频次  ，n 是名词的属性

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