資訊專欄INFORMATION COLUMN
摘要：需要分詞的字符串控制是否使用模型這種分詞方法粒度比較細，成為搜索引擎模式返回的結(jié)構(gòu)是一個可迭代的。以及用法和上述一致，最終返回的結(jié)構(gòu)是一個列表。
1.分詞 1.1主要分詞函數(shù)
jieba.cut(sentence, cut_all, HMM):sentence-需要分詞的字符串；cut_all-控制是否采用全模式；HMM-控制是否使用HMM模型；jieba.cut()返回的結(jié)構(gòu)是一個可迭代的 generator。
jieba.cut_for_search(sentence, HMM):sentence-需要分詞的字符串；HMM-控制是否使用HMM模型；這種分詞方法粒度比較細，成為搜索引擎模式；jieba.cut_for_search()返回的結(jié)構(gòu)是一個可迭代的 generator。
jieba.lcut()以及jieba.lcut_for_search用法和上述一致，最終返回的結(jié)構(gòu)是一個列表list。
1.2示例import jieba as jb
seg_list = jb.cut("我來到北京清華大學", cut_all=True)
print("全模式: " + "/ ".join(seg_list)) # 全模式
seg_list = jb.cut("我來到北京清華大學", cut_all=False)
print("精確模式: " + "/ ".join(seg_list)) # 精確模式
seg_list = jb.cut("他來到了網(wǎng)易杭研大廈")
print("默認模式: " + "/ ".join(seg_list)) # 默認是精確模式
seg_list = jb.cut_for_search("小明碩士畢業(yè)于中國科學院計算所，后在日本京都大學深造")
print("搜索引擎模式: " + "/ ".join(seg_list)) # 搜索引擎模式
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