jieba是python的第三方库，使用jieba库需要先安装。jieba是一个中文分词库，可以根据所给的中文句子，提取出可能的词组。利用中文词库，确定汉字之间的关联概率。概率大的组成词组，形成分词效果。除了分词，用户还可以添加自定义的词组。搜索引擎模式，

counts[word] = counts.get + 1 # 遍历所有词语，每出现一次其对应的值加 1. items.sort # 根据词语出现的次数进行从大到小排序。统计了次数对多前十五个名词，曹操不愧是一代枭雄，第一名当之无愧，但是我们会

　　cmd模式下输入。　　　Jieba分词依靠中文词库。　　　　-汉字间概率大的组成词组，形成分词结果。　　　　-除了分词，用户还可以添加自定义的词组。jieba库的三种模式：。　　-精确模式：把文本精确的切分开，不存在冗余单词。#output:[‘中国‘

使用jieba模块对内容进行处理，在tfidf.py源码中加入一些自定义的停用词，然后将生成的列表词组使用WordCloud展示出来

jieba库：利用一个中文词库，确定中文字符之间的关联概率中文字符间概率大的组成词组，形成分词结果jieba库分词的三种模式：精确模式、全模式、搜索引擎模式精确模式：把文本精确的切分开，不存在冗余单词全模式：把文本中所有可能的词语都扫描出来，有冗余搜索引擎

jieba分词的三种模式。精确模式、全模式、搜索引擎模式

本文将对三种中文分词工具进行使用尝试，这三种工具分别为哈工大的LTP，结巴分词以及北大的pkuseg。首先我们先准备好环境，即需要安装三个模块：pyltp, jieba, pkuseg以及LTP的分词模型文件cws.model。在用户字典中添加以下5个词语

cd ..php. $result = jz_jieba('小明硕士毕业于中国科学院计算所，后在日本京都大学深造');print_r($result);$result = jz_jieba('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', tru

关键词抽取就是从文本里面把跟这篇文档意义最相关的一些词抽取出来。这个可以追溯到文献检索初期，当时还不支持全文搜索的时候，关键词就可以作为搜索这篇论文的词语。因此，目前依然可以在论文中看到关键词这一项。从逻辑上说，后者比前着在实际使用中更有意义。下面将会依次