中文文本最常用的就我而言应该就是结巴分词的分词工具。当然还有其他分词工具Hanlp、THULAC、LTP、NLPIR等。
结巴分词安装：pip install jieba（全自动安装）
or 下载结巴，然后解压运行python setup.py install（半自动）
or python3.X 下的安装方式：
Github 上 jieba 的 Python3.x 版本的路径是：https://github.com/fxsjy/jieba/tree/jieba3k
通过 git clone https://github.com/fxsjy/jieba.git 命令下载到本地，然后解压，再通过命令行进入解压目录，执行 python setup.py install 命令，即可安装成功。
jieba 的分词算法
主要有以下三种：
基于统计词典，构造前缀词典，基于前缀词典对句子进行切分，得到所有切分可能，根据切分位置，构造一个有向无环图（DAG）；
基于DAG图，采用动态规划计算最大概率路径（最有可能的分词结果），根据最大概率路径分词；
对于新词(词库中没有的词），采用有汉字成词能力的 HMM 模型进行切分。
jieba 分词
下面我们进行 jieba 分词练习，第一步首先引入 jieba 和语料:
import jieba content = "现如今，机器学习和深度学习带动人工智能飞速的发展，并在图片处理、语音识别领域取得巨大成功。"
（1）精确分词
精确分词：精确模式试图将句子最精确地切开，精确分词也是默认分词。
segs_1 = jieba.cut(content, cut_all=False)print("/".join(segs_1))
其结果为：
现如今/，/机器/学习/和/深度/学习/带动/人工智能/飞速/的/发展/，/并/在/图片/处理/、/语音/识别/领域/取得/巨大成功/。
（2）全模式
全模式分词：把句子中所有的可能是词语的都扫描出来，速度非常快，但不能解决歧义。
segs_3 = jieba.cut(content, cut_all=True) print("/".join(segs_3))
结果为：
现如今/如今///机器/学习/和/深度/学习/带动/动人/人工/人工智能/智能/飞速/的/发展///并/在/图片/处理///语音/识别/领域/取得/巨大/巨大成功/大成/成功/
（3）搜索引擎模式
搜索引擎模式：在精确模式的基础上，对长词再次切分，提高召回率，适合用于搜索引擎分词。
segs_4 = jieba.cut_for_search(content) print("/".join(segs_4))
结果为：
如今/现如今/，/机器/学习/和/深度/学习/带动/人工/智能/人工智能/飞速/的/发展/，/并/在/图片/处理/、/语音/识别/领域/取得/巨大/大成/成功/巨大成功/。
（4）用 lcut 生成 list
jieba.cut 以及 jieba.cut_for_search 返回的结构都是一个可迭代的 Generator，可以使用 for 循环来获得分词后得到的每一个词语（Unicode）。jieba.lcut 对 cut 的结果做了封装，l 代表 list，即返回的结果是一个 list 集合。同样的，用 jieba.lcut_for_search 也直接返回 list 集合。
segs_5 = jieba.lcut(content) print(segs_5)
结果为：
['现如今', '，', '机器', '学习', '和', '深度', '学习', '带动', '人工智能', '飞速', '的', '发展', '，', '并', '在', '图片', '处理', '、', '语音', '识别', '领域', '取得', '巨大成功', '。']
（5）获取词性
jieba 可以很方便地获取中文词性，通过 jieba.posseg 模块实现词性标注。
import jieba.posseg as psg print([(x.word,x.flag) for x in psg.lcut(content)])
结果为：
[('现如今', 't'), ('，', 'x'), ('机器', 'n'), ('学习', 'v'), ('和', 'c'), ('深度', 'ns'), ('学习', 'v'), ('带动', 'v'), ('人工智能', 'n'), ('飞速', 'n'), ('的', 'uj'), ('发展', 'vn'), ('，', 'x'), ('并', 'c'), ('在', 'p'), ('图片', 'n'), ('处理', 'v'), ('、', 'x'), ('语音', 'n'), ('识别', 'v'), ('领域', 'n'), ('取得', 'v'), ('巨大成功', 'nr'), ('。', 'x')]
（6）并行分词
并行分词原理为文本按行分隔后，分配到多个 Python 进程并行分词，最后归并结果。
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 。
注意： 并行分词仅支持默认分词器 jieba.dt 和 jieba.posseg.dt。目前暂不支持 Windows。
（7）获取分词结果中词列表的 top n
from collections import Counter top5= Counter(segs_5).most_common(5) print(top5)
结果为：
[('，', 2), ('学习', 2), ('现如今', 1), ('机器', 1), ('和', 1)]
（8）自定义添加词和字典
默认情况下，使用默认分词，是识别不出这句话中的“铁甲网”这个新词，这里使用用户字典提高分词准确性。
结果为：
['铁甲', '网是', '中国', '最大', '的', '工程机械', '交易平台', '。']
如果添加一个词到字典，看结果就不一样了。
jieba.add_word("铁甲网") print(jieba.lcut(txt))
结果为：
['铁甲网', '是', '中国', '最大', '的', '工程机械', '交易平台', '。']
但是，如果要添加很多个词，一个个添加效率就不够高了，这时候可以定义一个文件，然后通过 load_userdict()函数，加载自定义词典，如下：
jieba.load_userdict('user_dict.txt') print(jieba.lcut(txt))
结果为：
['铁甲网', '是', '中国', '最大', '的', '工程机械', '交易平台', '。']
注意事项：
jieba.cut 方法接受三个输入参数: 需要分词的字符串；cut_all 参数用来控制是否采用全模式；HMM 参数用来控制是否使用 HMM 模型。
jieba.cut_for_search 方法接受两个参数：需要分词的字符串；是否使用 HMM 模型。该方法适合用于搜索引擎构建倒排索引的分词，粒度比较细。
之前在学校文本智能处理的课程上，老师留过作业，就是基于自己的字典来做分词，贴上代码：
1 # coding:utf-8
2 import io
3 import string
4 import sys
5
6
7 dict = {}
8
9 def loadcorpusdict(dict_file='corpus.dict.txt'):
10 words = []
11 for line in io.open(dict_file,encoding='utf-8'):
12 words.append(line.strip())
13 for word in words:
14 first_char = word[0]
15 dict.setdefault(first_char, [])
16 dict[first_char].append(word)
17
18 for first_char, words in dict.items():
19 dict[first_char] = sorted(words, key=lambda x:len(x), reverse=True)
20
21
22
23 def matchcode(i, input):
24 result = ''
25 for i in range(i, len(input)):
26 if not input[i] in string.ascii_letters: break
27 result += input[i]
28 return result
29
30
31 def matchword(first_char, i , input): #和词语匹配
32 if not first_char in dict:
33 if first_char in string.ascii_letters:
34 return matchcode(i, input)
35 return first_char
36
37 words = dict[first_char]
38 for word in words:
39 if input[i:i + len(word)] == word:
40 return word
41 return first_char
42
43
44 def gettoken(input): #将匹配的词存入token列表中
45
46 if not input: return []
47
48 tokens = []
49 i = 0
50 while i < len(input):
51 first_char = input[i]
52 matched_word = matchword(first_char, i, input)
53 tokens.append(matched_word)
54 i += len(matched_word)
55 return tokens
56
57
58 def test(textname): #测试函数
59 loadcorpusdict()
60 text = []
61 for line in io.open(textname,encoding='utf-8'):
62 text.append(line)
63
64 f = io.open('20154432.answer.txt','wb+')
65 for each in text:
66 tokens = gettoken(each)
67 for token in tokens:
68 f.write(token)
69 f.write(' ')
70
71
72 if __name__ == '__main__':
73
74 reload(sys)
75 sys.setdefaultencoding('utf-8') #转码问题
76 test('corpus.sentence.txt')
77
78
79
corpus.sentence.txt为文章原文，corpus.dic.txt为自定义字典 输出结果到20154432.answer.txt。
因为正在做毕设，用到了分词，特此来记录一下，若今后能帮助到其他人也是不错的。
特此感谢：http://www.360doc.cn/mip/798383129.html lanlantian123 以上很多均转载&总结于其文章
来源：https://www.cnblogs.com/baobaotql/p/10702463.html