Python中文分词--jieba的基本

2023-01-31 05:01:42 python 中文 分词

中文分词的原理

  • 1、中文分词(Chinese Word Segmentation) 

    • 指的是将一个汉字序列切分成一个一个单独的词。

    • 分词就是将连续的字序列按照一定的规范重新组合成词序列的过程

    • 2、现有的分词算法可分为三大类：基于字符串匹配的分词方法、基于理解的分词方法和基于统计的分词方法






      1. 基于字符串匹配的分词方法：这种方法又叫做机械分词方法，

      2. 它是按照一定的策略将待分析的汉字串与一个“充分大的”机器词典中的词条进行配，

      4. 若在词典中找到某个字符串，则匹配成功（识别出一个词）

      5.  1）正向最大匹配法（由左到右的方向）

      6.  2）逆向最大匹配法（由右到左的方向）:

      7.  3）最少切分（使每一句中切出的词数最小）

      8.  4）双向最大匹配法（进行由左到右、由右到左两次扫描）

      10. 基于理解的分词方法：这种分词方法是通过让计算机模拟人对句子的理解，达到识别词的效果。

      11. 其基本思想就是在分词的同时进行句法、语义分析，利用句法信息和语义信息来处理歧义现象。

      12. 它通常包括三个部分：分词子系统、句法语义子系统、总控部分。

      13. 在总控部分的协调下，分词子系统可以获得有关词、句子等的句法和语义信息来对分词歧义进行判断，

      14. 即它模拟了人对句子的理解过程。这种分词方法需要使用大量的语言知识和信息。

      15. 由于汉语语言知识的笼统、复杂性，难以将各种语言信息组织成机器可直接读取的形式，

      16. 因此目前基于理解的分词系统还处在试验阶段。

      18. 基于统计的分词方法：给出大量已经分词的文本，利用统计机器学习模型学习词语切分的规律（称为训练），

      19. 从而实现对未知文本的切分。

      20. 例如最大概率分词方法和最大熵分词方法等。

      21. 随着大规模语料库的建立，统计机器学习方法的研究和发展，基于统计的中文分词方法渐渐成为了主流方法。

      23. 主要统计模型：N元文法模型（N-gram），隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model ，HMM），最大熵模型（ME），

      24. 条件随机场模型（Conditional Random Fields，CRF）等。

      结巴分词：


      GitHub:https://github.com/fxsjy/jieba 开源中国地址:Http://www.oschina.net/p/jieba/?fromerr=LRXZzk9z

      • 支持三种分词模式：

        • 精确模式，试图将句子最精确地切开，适合文本分析；

        • 全模式，把句子中所有的可以成词的词语都扫描出来, 速度非常快，但是不能解决歧义；

        • 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。

      • 支持繁体分词

      • 支持自定义词典

      • MIT 授权协议


      jiebademo(Powered by Appfog)网站代码：https://github.com/fxsjy/jiebademo


      代码对 python 2/3 均兼容

      • 全自动安装：easy_install jieba 或者pip install jieba / pip3 install jieba

      • 半自动安装：先下载 http://pypi.Python.org/pypi/jieba/ ，解压后运行 python setup.py install

      • 手动安装：将 jieba 目录放置于当前目录或者 site-packages 目录

      • 通过 import jieba 来引用

      • 基于前缀词典实现高效的词图扫描，生成句子中汉字所有可能成词情况所构成的有向无环图 (DAG)

      • 采用了动态规划查找最大概率路径, 找出基于词频的最大切分组合

      • 对于未登录词，采用了基于汉字成词能力的 HMM 模型，使用了 Viterbi 算法

      1. 分词

      • jieba.cut 


        1. 方法接收三个输入参数: 

        2. 需要分词的字符串；

        3. cut_all 参数用来控制是否采用全模式；

        4. HMM 参数用来控制是否使用 HMM 模型

      • jieba.cut_for_search 




        1. jieba.cut以及 jieba.cut_for_search 返回的结构都是一个可迭代的 generator，

        2. 可以使用 for 循环来获得分词后得到的每一个词语(unicode)，或者用


        5. 待分词的字符串可以是 unicode 或 UTF-8 字符串、GBK 字符串。

        7. 注意：不建议直接输入 GBK 字符串，可能无法预料地错误解码成 UTF-8


        1. 方法接收两个参数：

        2. 需要分词的字符串；

        3. 是否使用 HMM 模型。

        5. 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

        1. jieba.lcut 以及jieba.lcut_for_search 直接返回 list

        2. jieba.Tokenizer(dictionary=DEFAULT_DICT) 


          1. 新建自定义分词器，可用于同时使用不同词典。

          2. jieba.dt 为默认分词器，所有全局分词相关函数都是该分词器的映射。

      代码示例


      # encoding=utf-8import jiebaseg_list = jieba.cut("我来到北京清华大学", cut_all=True)print("Full Mode: " + "/ ".join(seg_list))  # 全模式seg_list = jieba.cut("我来到北京清华大学", cut_all=False)print("Default Mode: " + "/ ".join(seg_list))  # 精确模式seg_list = jieba.cut("他来到了网易杭研大厦")  # 默认是精确模式print(", ".join(seg_list))seg_list = jieba.cut_for_search("小明硕士毕业于×××计算所，后在日本京都大学深造")  # 搜索引擎模式print(", ".join(seg_list))


      输出:

      【全模式】: 我/ 来到/ 北京/ 清华/ 清华大学/ 华大/ 大学【精确模式】: 我/ 来到/ 北京/ 清华大学【新词识别】：他, 来到, 了, 网易, 杭研, 大厦    (此处，“杭研”并没有在词典中，但是也被Viterbi算法识别出来了)【搜索引擎模式】： 小明, 硕士, 毕业, 于, 中国, 科学, 学院, 科学院, ×××, 计算, 计算所, 后,在, 日本, 京都, 大学, 日本京都大学, 深造


      2. 添加自定义词典

      载入词典

      • 开发者可以指定自己自定义的词典，以便包含 jieba 词库里没有的词。虽然 jieba 有新词识别能力，但是自行添加新词可以保证更高的正确率

      • 用法： jieba.load_userdict(file_name) # file_name 为文件类对象或自定义词典的路径

      • 词典格式和 dict.txt 一样，一个词占一行；每一行分三部分：词语、词频（可省略）、词性（可省略），用空格隔开，顺序不可颠倒。file_name 若为路径或二进制方式打开的文件，则文件必须为 UTF-8 编码。

      • 词频省略时使用自动计算的能保证分出该词的词频。

      例如：
      创新办 3 i云计算 5凱特琳 nz台中


      更改分词器

      • 更改分词器（默认为jieba.dt）的 tmp_dir 和 cache_file 属性，可分别指定缓存文件所在的文件夹及其文件名，用于受限的文件系统。

      • 范例：

        • 之前： 李小福 / 是 / 创新 / 办 / 主任 / 也 / 是 / 云 / 计算 / 方面 / 的 / 专家 /

        • 加载自定义词库后：　李小福 / 是 / 创新办 / 主任 / 也 / 是 / 云计算 / 方面 / 的 / 专家 /

        • 自定义词典：https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/userdict.txt

        • 用法示例：https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/test_userdict.py

      调整词典

      • 使用 add_word(word, freq=None, tag=None)和 del_word(word) 可在程序中动态修改词典。

      • 使用 suggest_freq(segment, tune=True) 可调节单个词语的词频，使其能（或不能）被分出来。

      • 注意：自动计算的词频在使用 HMM 新词发现功能时可能无效。

      代码示例：


      >>> print('/'.join(jieba.cut('如果放到post中将出错。', HMM=False)))如果/放到/post/中将/出错/。>>> jieba.suggest_freq(('中', '将'), True)494>>> print('/'.join(jieba.cut('如果放到post中将出错。', HMM=False)))如果/放到/post/中/将/出错/。>>> print('/'.join(jieba.cut('「台中」正确应该不会被切开', HMM=False)))「/台/中/」/正确/应该/不会/被/切开>>> jieba.suggest_freq('台中', True)69>>> print('/'.join(jieba.cut('「台中」正确应该不会被切开', HMM=False)))「/台中/」/正确/应该/不会/被/切开


      • "通过用户自定义词典来增强歧义纠错能力" --- https://github.com/fxsjy/jieba/issues/14

      3. 关键词提取

      基于 TF-IDF 算法的关键词抽取

      import jieba.analyse

      • jieba.analyse.extract_tags(sentence, topK=20, withWeight=False, allowPOS=())

        • sentence 为待提取的文本

        • topK 为返回几个 TF/IDF 权重最大的关键词，默认值为 20

        • withWeight 为是否一并返回关键词权重值，默认值为 False

        • allowPOS 仅包括指定词性的词，默认值为空，即不筛选

      • jieba.analyse.TFIDF(idf_path=None) 新建 TFIDF 实例，idf_path 为 IDF 频率文件

      代码示例 （关键词提取）


      https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/extract_tags.py关键词提取所使用逆向文件频率（IDF）文本语料库可以切换成自定义语料库的路径用法： jieba.analyse.set_idf_path(file_name) # file_name为自定义语料库的路径自定义语料库示例：https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/extra_dict/idf.txt.big用法示例：https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/extract_tags_idfpath.py关键词提取所使用停止词（Stop Words）文本语料库可以切换成自定义语料库的路径用法： jieba.analyse.set_stop_words(file_name) # file_name为自定义语料库的路径自定义语料库示例：https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/extra_dict/stop_words.txt用法示例：https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/extract_tags_stop_words.py关键词一并返回关键词权重值示例用法示例：https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/extract_tags_with_weight.py



      基于 TextRank 算法的关键词抽取

      • jieba.analyse.textrank(sentence, topK=20, withWeight=False, allowPOS=('ns', 'n', 'vn', 'v')) 直接使用，接口相同，注意默认过滤词性。

      • jieba.analyse.TextRank() 新建自定义 TextRank 实例
        算法论文： TextRank: Bringing Order into Texts

        基本思想:

        1. 将待抽取关键词的文本进行分词

        2. 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

        3. 计算图中节点的PageRank，注意是无向带权图

      使用示例:


      #encoding=utf-8from __future__ import unicode_literalsimport syssys.path.append("../")import jiebaimport jieba.possegimport jieba.analyseprint('='*40)print('1. 分词')print('-'*40)seg_list = jieba.cut("我来到北京清华大学", cut_all=True)print("Full Mode: " + "/ ".join(seg_list))  # 全模式seg_list = jieba.cut("我来到北京清华大学", cut_all=False)print("Default Mode: " + "/ ".join(seg_list))  # 默认模式seg_list = jieba.cut("他来到了网易杭研大厦")print(", ".join(seg_list))seg_list = jieba.cut_for_search("小明硕士毕业于×××计算所，后在日本京都大学深造")  # 搜索引擎模式print(", ".join(seg_list))print('='*40)print('2. 添加自定义词典/调整词典')print('-'*40)print('/'.join(jieba.cut('如果放到post中将出错。', HMM=False)))#如果/放到/post/中将/出错/。print(jieba.suggest_freq(('中', '将'), True))#494print('/'.join(jieba.cut('如果放到post中将出错。', HMM=False)))#如果/放到/post/中/将/出错/。print('/'.join(jieba.cut('「台中」正确应该不会被切开', HMM=False)))#「/台/中/」/正确/应该/不会/被/切开print(jieba.suggest_freq('台中', True))#69print('/'.join(jieba.cut('「台中」正确应该不会被切开', HMM=False)))#「/台中/」/正确/应该/不会/被/切开print('='*40)print('3. 关键词提取')print('-'*40)print(' TF-IDF')print('-'*40)s = "此外，公司拟对全资子公司吉林欧亚置业有限公司增资4.3亿元，增资后，吉林欧亚置业注册资本由7000万元增加到5亿元。吉林欧亚置业主要经营范围为房地产开发及百货零售等业务。目前在建吉林欧亚城市商业综合体项目。2013年，实现营业收入0万元，实现净利润-139.13万元。"for x, w in jieba.analyse.extract_tags(s, withWeight=True):    print('%s %s' % (x, w))print('-'*40)print(' TextRank')print('-'*40)for x, w in jieba.analyse.textrank(s, withWeight=True):    print('%s %s' % (x, w))print('='*40)print('4. 词性标注')print('-'*40)words = jieba.posseg.cut("我爱北京天安门")for word, flag in words:    print('%s %s' % (word, flag))print('='*40)print('6. Tokenize: 返回词语在原文的起止位置')print('-'*40)print(' 默认模式')print('-'*40)result = jieba.tokenize('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]))print('-'*40)print(' 搜索模式')print('-'*40)result = jieba.tokenize('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]))

      输出：

      Building prefix dict from the default dictionary ...========================================1. 分词----------------------------------------Loading model from cache C:\Users\ADMINI~1\AppData\Local\Temp\jieba.cacheFull Mode: 我/ 来到/ 北京/ 清华/ 清华大学/ 华大/ 大学Loading model cost 1.252 seconds.Default Mode: 我/ 来到/ 北京/ 清华大学Prefix dict has been built succesfully.他, 来到, 了, 网易, 杭研, 大厦小明, 硕士, 毕业, 于, 中国, 科学, 学院, 科学院, ×××, 计算, 计算所, ，, 后, 在, 日本, 京都, 大学, 日本京都大学, 深造========================================2. 添加自定义词典/调整词典----------------------------------------如果/放到/post/中将/出错/。494如果/放到/post/中/将/出错/。「/台/中/」/正确/应该/不会/被/切开69「/台中/」/正确/应该/不会/被/切开========================================3. 关键词提取---------------------------------------- TF-IDF----------------------------------------欧亚 0.7300142700289363吉林 0.659038184373617置业 0.4887134522112766万元 0.3392722481859574增资 0.335824019852340454.3 0.254356755380851067000 0.254356755380851062013 0.25435675538085106139.13 0.25435675538085106实现 0.19900979900382978综合体 0.19480309624702127经营范围 0.19389757253595744亿元 0.1914421623587234在建 0.17541884768425534全资 0.17180164988510638注册资本 0.1712441526百货 0.16734460041382979零售 0.1475057117057447子公司 0.14596045237787234营业 0.13920178509021275---------------------------------------- TextRank----------------------------------------吉林 1.0欧亚 0.9966893354178172置业 0.6434360313092776实现 0.5898606692859626收入 0.43677859947991454增资 0.4099900531283276子公司 0.35678295947672795城市 0.34971383667403655商业 0.34817220716026936业务 0.3092230992619838在建 0.3077929164033088营业 0.3035777049319588全资 0.303540981053475综合体 0.29580869172394825注册资本 0.29000519464085045有限公司 0.2807830798576574零售 0.27883620861218145百货 0.2781657628445476开发 0.2693488779295851经营范围 0.2642762173558316========================================4. 词性标注----------------------------------------我 r爱 v北京 ns天安门 ns========================================6. Tokenize: 返回词语在原文的起止位置---------------------------------------- 默认模式----------------------------------------word 永和		 start: 0 		 end:2word 服装		 start: 2 		 end:4word 饰品		 start: 4 		 end:6word 有限公司		 start: 6 		 end:10---------------------------------------- 搜索模式----------------------------------------word 永和		 start: 0 		 end:2word 服装		 start: 2 		 end:4word 饰品		 start: 4 		 end:6word 有限		 start: 6 		 end:8word 公司		 start: 8 		 end:10word 有限公司		 start: 6 		 end:10


      4. 词性标注

      • 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


        1. >>> import jieba.posseg as pseg

        2. >>> words = pseg.cut("我爱北京天安门")

        3. >>> for word, flag in words:

        4. ...   print('%s %s' % (word, flag))

        5. ...

        6. 我 r

        7. 爱 v

        8. 北京 ns

        9. 天安门 ns

      5. 并行分词

      • 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

      import sysimport timesys.path.append("../../")import jiebajieba.enable_parallel()url = sys.argv[1]content = open(url,"rb").read()t1 = time.time()words = "/ ".join(jieba.cut(content))t2 = time.time()tm_cost = t2-t1log_f = open("1.log","wb")log_f.write(words.encode('utf-8'))print('speed %s bytes/second' % (len(content)/tm_cost))

      • 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。

      6. Tokenize：返回词语在原文的起止位置

      • 注意，输入参数只接受 unicode

      • 默认模式



        1. word 永和                start: 0                end:2

        2. word 服装                start: 2                end:4

        3. word 饰品                start: 4                end:6

        4. word 有限公司            start: 6                end:10

        5. result = jieba.tokenize(u'永和服装饰品有限公司')

        6. for tk in result:

        7. print("word %s\t\t start: %d \t\t end:%d" % (tk[0],tk[1],tk[2]))

      • 搜索模式



        1. word 永和                start: 0                end:2

        2. word 服装                start: 2                end:4

        3. word 饰品                start: 4                end:6

        4. word 有限                start: 6                end:8

        5. word 公司                start: 8                end:10

        6. word 有限公司            start: 6                end:10

        7. result = jieba.tokenize(u'永和服装饰品有限公司', mode='search')

        8. for tk in result:

        9. print("word %s\t\t start: %d \t\t end:%d" % (tk[0],tk[1],tk[2]))

      7. 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

      # -*- coding: UTF-8 -*-from __future__ import unicode_literalsimport sys,ossys.path.append("../")from whoosh.index import create_in,open_dirfrom whoosh.fields import *from whoosh.qparser import QueryParserfrom jieba.analyse import ChineseAnalyzeranalyzer = ChineseAnalyzer()schema = Schema(title=TEXT(stored=True), path=ID(stored=True), content=TEXT(stored=True, analyzer=analyzer))if not os.path.exists("tmp"):    os.mkdir("tmp")ix = create_in("tmp", schema) # for create new index#ix = open_dir("tmp") # for read onlywriter = ix.writer()writer.add_document(    title="document1",    path="/a",    content="This is the first document we’ve added!")writer.add_document(    title="document2",    path="/b",    content="The second one 你 中文测试中文 is even more interesting! 吃水果")writer.add_document(    title="document3",    path="/c",    content="买水果然后来世博园。")writer.add_document(    title="document4",    path="/c",    content="工信×××干事每月经过下属科室都要亲×××代24×××换机等技术性器件的安装工作")writer.add_document(    title="document4",    path="/c",    content="咱俩交换一下吧。")writer.commit()searcher = ix.searcher()parser = QueryParser("content", schema=ix.schema)for keyword in ("水果世博园","你","first","中文","交换机","交换"):    print("result of ",keyword)    q = parser.parse(keyword)    results = searcher.search(q)    for hit in results:        print(hit.highlights("content"))    print("="*10)for t in analyzer("我的好朋友是李明;我爱北京天安门;IBM和Microsoft; I have a dream. this is intetesting and interested me a lot"):    print(t.text)

      8. 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 --helpJieba command line interface.positional arguments:filename              input fileoptional arguments:-h, --help            show this help message and exit-d [DELIM], --delimiter [DELIM]use DELIM instead of ' / ' for word delimiter; or aspace if it is used without DELIM-p [DELIM], --pos [DELIM]enable POS tagging; if DELIM is specified, use DELIMinstead of '_' for POS delimiter-D DICT, --dict DICT  use DICT as dictionary-u USER_DICT, --user-dict USER_DICTuse USER_DICT together with the default dictionary orDICT (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 exitIf no filename specified, use STDIN instead.

      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。

      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')
      例子： https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/test_change_dictpath.py



      #encoding=utf-8from __future__ import print_functionimport syssys.path.append("../")import jiebadef cuttest(test_sent):    result = jieba.cut(test_sent)    print("  ".join(result))def testcase():    cuttest("这是一个伸手不见五指的黑夜。我叫孙悟空，我爱北京，我爱Python和c++。")    cuttest("我不喜欢日本和服。")    cuttest("雷猴回归人间。")    cuttest("工信×××干事每月经过下属科室都要亲×××代24×××换机等技术性器件的安装工作")    cuttest("我需要廉租房")    cuttest("永和服装饰品有限公司")    cuttest("我爱北京天安门")    cuttest("abc")    cuttest("隐马尔可夫")    cuttest("雷猴是个好网站")    if __name__ == "__main__":    testcase()    jieba.set_dictionary("foobar.txt")    print("================================")    testcase()


      1. 占用内存较小的词典文件 https://github.com/fxsjy/jieba/raw/master/extra_dict/dict.txt.small

      2. 支持繁体分词更好的词典文件 https://github.com/fxsjy/jieba/raw/master/extra_dict/dict.txt.big

      下载你所需要的词典，然后覆盖' jieba/dict.txt '即可；或者用 'jieba.set_dictionary('data/dict.txt.big')'

      1. 模型的数据是如何生成的？


      详见： https://github.com/fxsjy/jieba/issues/7


      2. “台中”总是被切成“台 中”？（以及类似情况）


      P(台中) ＜ P(台)×P(中)，“台中”词频不够导致其成词概率较低解决方法：强制调高词频jieba.add_word('台中')或者jieba.suggest_freq('台中', True)


      3. “今天天气 不错”应该被切成“今天 天气 不错”？（以及类似情况）


      解决方法：强制调低词频jieba.suggest_freq(('今天', '天气'), True)或者直接删除该词jieba.del_word('今天天气')


      4. 切出了词典中没有的词语，效果不理想？


      解决方法：关闭新词发现jieba.cut('丰田太省了', HMM=False) jieba.cut('我们中出了一个叛徒', HMM=False)


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