分词就是词语切分了，关于分词的理论实现，以后再继续学习。此处用python的jieba分词工具直接分词。

jieba分词库的安装

本人用的是python3.6，windows环境，直接在cmd命令窗口下输入:

pip install jieba

发现自动下载安装：jieba-0.38，这个版本对python2和python3都兼容。

jieba分词在python中使用

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。

分词算法

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

分词实现

jieba.cut 方法有三个输入参数：

分词的字符串
cut_all 参数用来控制是否采用全模式
HMM参数，是否使用HMM
jieba.cut_for_sesarch 方法接受两个参数
分词的字符串
是否使用HMM

代码实现，在python3环境下试了，没问题

import jieba 

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))  # 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("小明硕士毕业于中国科学院计算所，后在日本京都大学深造")  # 搜索引擎模式
print(", ".join(seg_list))

上面的 "/ "，“， ” 斜杠空格，逗号空格，是分词以此来分来，结果如下

Paste_Image.png

分词结果中，“杭州”一词没有在词典中，也被识别出来了

文档中的分词

文档中分词就是先读文档，然后再调用分词，最后再保存了

import jieba
def readFile(path):
    with open(path,'r',errors='ignore') as file:
        content = file.read()
        return content
def saveFile(path,result,errors='ignore'):
    with open(path,'w') as file:
        file.write(result)

content = readFile("E:/test.txt")#调用上面函数读取文件的内容
result = (str(content)).replace("\r\n","").strip()#删除多余空行与空格
cutResult = jieba.cut(result)#默认方式分词，分词结果用空格隔开
saveFile("E:/result"," ".join(cutResult))#调用上面函数保存到文件

参考文献

（一）中说明的书籍
https://github.com/fxsjy/jieba

机器学习笔记-文本分类（二）jieba分词